本发明公开的一种基于生成式对抗网络的跨域多样性图像生成方法及系统，将参考数据集作为源域，将获取的目标数据集作为目标域；将源域和目标域进行编码，得到特征向量；将得到特征向量通过分类器进行分类，得到类别标签；将特征向量、类别标签、源域和目标域对应的域码向量并结合风格码进行组合，得到目标图片；本发明提出的基于生成式对抗网络跨域多样性图像生成方法和系统，可以根据需求，生成出人为可控的多种风格的图像，通过离散和连续变量的不同数量结构搭配，可满足多种因素影响的风格，可大批量生产出具有多样性的图像以供深度神经网络训练等需要，可同时实现多种域和多种类别的生成，以供不同的任务需要。