一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法，本发明涉及缺陷检测技术中，印刷品微小缺陷准确检测的问题。近年来，深度学习被广泛用于缺陷检测。虽然目前的方法在简单背景下的缺陷检测任务上取得了进展，但对于细微缺陷还是无法准确检测。针对这一问题，本发明提出了一种基于深度卷积生成网络的印刷缺陷检测方法。首先，加入上采样模块，减少上采样中的损失。其次，提出一种自注意力机制，从而使得网络可以生成结构性更为复杂和细节更为准确的图像。最后，拟合生成器生成图像的噪声分布，去除噪声，获得缺陷图像。在保证准确率的基础上，提高了检测精度。本发明应用于无监督的印刷微小缺陷检测。