质谱成像（Imaging Mass Spectrometry, IMS）能够在生物组织中实现无目标、高度多重化的分子物种定位，具有前所未有的化学特异性和灵敏度。然而，目前大多数IMS平台的空间分辨率较低，缺乏细胞形态学对比度，因此需要后续进行组织化学染色、显微成像以及先进的图像配准，才能将分子分布与特定组织特征及细胞类型相关联。本文提出一种基于扩散模型的虚拟组织染色方法，可提升质谱图像的空间分辨率，并在无标记的人类组织质谱图像中数字化引入细胞形态学对比。对人类肾组织的盲法测试表明，该方法生成的虚拟染色图像与实际组织化学染色图像（采用过碘酸-雪夫染色法）高度一致，在识别关键肾病理结构方面表现出良好的一致性，即使所使用的IMS数据像素尺寸比常规方法大10倍亦然。此外，本方法在扩散模型推理过程中采用优化的噪声采样策略，实现了可靠且可重复的虚拟染色效果。我们相信，这一虚拟染色技术将为基于质谱成像的生物医学研究开辟新的途径。