本申请公开了一种模型训练方法、超分辨率重建方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，包括：获取对原始分辨率图像进行下采样得到的下采样图像，并对下采样图像进行特征提取以得到初始特征图；按照预设采样比率对初始特征图进行两次随机采样，分别得到第一特征图和第二特征图，基于第一特征图和第二特征图构建对比损失函数；利用预设上采样方法对初始特征图进行处理得到超分辨率图像，基于原始分辨率图像和超分辨率图像构建L1损失函数；基于对比损失函数和L1损失函数构建总损失函数，并利用总损失函数对原始超分辨率模型进行训练。本申请通过构建对比损失函数并结合L1损失函数对原始超分辨率模型进行训练，以提高模型的性能。