单目图像重建手部网格是一项极具挑战性的任务，主要受到视野受限和手部遮挡等问题的影响，导致图像和网格之间存在非唯一的映射关系。为了解决这一问题，提出了一种基于扩散模型的手部网格重建算法(DiffHand)。该算法通过引入噪声来模拟网格重建过程中的不确定性，将手部网格的重建视为反向扩散过程，并在此过程中根据外部条件选择最佳网格。为了有效模拟手部网格的结构连通性，设计了U型去噪网络。该网络首先引入了拓扑感知特征嵌入层，通过融合空间拓扑信息和门控机制，增强了顶点特征之间的空间关系，同时减轻了噪声干扰。其次，设计了双分支图卷积Transformer模块，用于提取顶点的局部和全局特征并进行有效融合，以增强不同特征之间的互补性。最后，选择2D关节采样特征作为扩散模型的条件输入，通过交叉注意力进行特征融合，进一步优化重建过程。实验结果表明，该算法在FreiHAND数据集上的PA-MPJPE指标达到了6.0 mm,显著优于其他先进算法，充分验证了其优越性和有效性。