生成対抗ネットワーク（Generative Adversarial Nets, GAN）[8] は、最近、生成モデルを学習するための新たな手法として提案された。本研究では、生成対抗ネットワークの条件付きバージョンを導入する。このモデルは、条件付けたいデータ y を生成器および識別器の両方に入力するだけで構築可能である。我々は、このモデルがクラスラベルを条件としてMNISTの数字を生成できることを示す。また、このモデルが多モーダルなモデルを学習する際にどのように利用できるかを示し、トレーニングラベルに含まれない記述的なタグを生成できる点について、画像タグ付けへの応用例を提示する。