本发明公开一种基于去噪概率扩散模型的大容量可逆图像隐写方法，包括秘密信息映射：将原始信息通过编码的方式转化为二进制的比特串，按照1bpp或2bpp数据映射规则生成一组噪声图像，得到噪声转换数据；噪声图像去噪采样：基于改进型去噪扩散概率模型迭代地对噪声转换数据进行去噪和扩散，生成新的样本；基于变分自动编码器逆向去噪，去噪扩散模型在VAE的基础上，对于已有像素分布采用前向的加噪过程，逆向的采样与正向扩散相反：从已经退化为高斯分布的图像中提取出原始图像；用卷积神经网络进行秘密信息提取；利用去噪概率扩散模型拥有高嵌入容量的特性，在相同尺寸大小的图片中可以嵌入更多的消息，节约传输所需开销和次数，降低资源消耗与被发现的可能性。