本发明公开了一种基于分布估计的条件生成对抗网络文本生成图像方法用。本发明步骤如下：步骤(1)、数据预处理，提取文本数据的特征；步骤(2)、建立多阶段的无条件和有条件联合生成对抗神经网络和损失函数；步骤(3)、引入基于分布估计的损失函数；步骤(4)、模型训练；根据得到的新的损失函数，在训练过程中对判别器D_i和生成器G_i进行交替训练。本发明损失隐式地体现了单个文本生成无限次图像的影响，优化的目标为单个文本描述生成图像的特征分布。通过估计单个文本描述生成的图像的特征分布，来实现损失计算及梯度信息回传。在多个模型和数据集上的实验表明，基于分布估计的新损失函数能够有效提升文本生成图像模型的性能。