我们研究了条件对抗网络作为一种通用解决方案，用于图像到图像的转换问题。这类网络不仅能够学习从输入图像到输出图像的映射关系，还能自动学习用于训练该映射的损失函数。这使得我们能够以统一的通用方法应对传统上需要完全不同损失函数设计的任务。我们证明，该方法在从语义标签图生成照片、从边缘图重建物体、图像着色等多种任务中均表现出色。事实上，自本文所附的pix2pix软件发布以来，大量网络用户（其中许多是艺术家）纷纷上传了他们使用该系统进行的实验，进一步证明了该方法的广泛适用性以及无需调整参数即可轻松采用的优势。作为研究社区，我们已不再需要手动设计映射函数，而本工作也表明，我们同样可以无需手动设计损失函数，便获得合理的结果。