本发明公开了一种基于生成式对抗网络的人脸表情生成方法。该方法包括：构建深度学习网络模型，其包括循环神经网络、生成器、图像判别器、第一视频判别器和第二视频判别器，其中循环神经网络针对输入图像产生时间相关的运动向量，生成器以运动向量和输入图像作为输入，输出相应的视频帧，图像判别器用于判断各视频帧的真伪，第一视频判别器判断视频的真伪并进行分类，第二视频判别器控制生成视频变化的真实性和平滑性；利用包含不同表情类别的样本图像作为输入，训练所述深度学习网络模型；利用经训练的生成器实时生成人脸视频。本发明在生成表情的同时保留人脸特征、所生成视频保持了连续性和真实性、对不同的人脸有泛化能力。