本发明提出一种基于样例引导的人脸图像多样化修复方法，包含映射网络、风格网络、生成器网络和鉴别器网络。每次迭代训练，映射网络将随机高斯分布映射到随机风格；风格网络将样例图片的风格进行编码得到样例风格；生成器网络对输入图像进行全局风格提取，然后将随机风格、样例风格以及全局风格嵌入到生成器中的解码器来生成包含样例属性的人脸修复结果。结合生成对抗损失、空间变体感知损失、身份损失、以及属性一致损失计算出损失值并进行反向传播，对映射网络、生成器网络和鉴别器网络的参数进行调整。重复上述步骤，直至训练结束，选择最优网络参数作为生成模型参数；实施本发明，能够实现一种高质量的样例引导的人脸图像多样化修复方法。