本发明公开了一种数字图像修复方法、装置、设备及可读存储介质，构建数字图像修复神经网络，数字图像修复神经网络包括结构修复网络和细节优化网络；获取与待修复数字图像类别相同的原始图像数据集，对原始图像数据集随机裁剪并批量加入随机掩膜生成污损图像数据集，将污损图像数据集作为训练数据集；将训练数据集输入数字图像修复神经网络，对结构修复网络和细节优化网络分别进行训练，得到训练完成的结构修复网络和训练完成的细节优化网络。由上下文流模块构成的特征共享层解决了标准卷积无法在整个特征空间内共享图像语义信息特征的问题，使神经网络能在整个特征空间中进行搜索和学习，重构图像特征，提高了神经网络针对于数字图像的修复能力。