该发明公开了一种基于深度孪生网络的自监督属性可控图像生成方法，属于计算机视觉图像生成领域。该发明基于孪生网络思想，以余弦相似度作为距离度量方法，约束同一图像的两个增强样本之间的相似性，并使用梯度停止策略进一步稳定网络训练过程，从而为孪生编码器网络提供真实数据中类别属性的差异化表示，并将学习到的类别表示用于图像生成过程，诱导生成器实现类别属性控制，同时删除其他方法中常用的均方差损失，降低模型优化难度。该发明所提出的基于深度孪生网络的自监督属性控制方案，可显著提升生成对抗网络的类别属性控制生成水平，同时提升现有方法的图像生成质量，并通过更少的约束和更短的训练时间实现更加优秀的效果。