本发明提供一种基于自注意力机制模范生成对抗网络的人脸图像眼部补全方法，属于机器学习领域。首先选取一张属于同一身份的人的不同姿态的脸部照片作为参考，将对应的参考图像、参考图像的眼部、缺失图像、缺失图像的眼部以及10维的噪声向量输入到我们所构建的模型的生成器网络中，生成器网络由一定数量的卷积层、残差块、反卷积层构成，最终生成器输出一张经过补全的人脸图像。再将生成的补全图像经过鉴别器网络进行判别真假。本发明能够提高生成的人脸的眼部图像的质量，同时生成的眼部部位并不是直接简单复制参考图像的，并且生成的眼部部位没有陷入模式崩溃的问题，都是相对应各自身份的。