生成对抗网络（Generative Adversarial Nets, GANs）[8] 是一种近期提出的新型生成模型训练方法。在本研究中，我们提出了生成对抗网络的条件版本，该模型仅需将希望进行条件控制的数据 y 同时输入生成器和判别器，即可构建而成。我们展示了该模型能够根据类别标签生成 MNIST 手写数字。此外，我们还说明了该模型在学习多模态分布方面的潜力，并提供了图像标注应用的初步实例，证明该方法能够生成未包含在训练标签中的描述性标签。