本发明属于人机交互技术领域，涉及人机交互中人体动作的预测，具体为一种基于对抗训练注意力机制的人体动作预测方法。本发明在原始Transformer模型的基础上，对Transformer内部注意力计算机理进行变换优化，设计了一种称为可变形的Transformer模型，用于提取人体运动的时间特征和空间特征，进而捕获长时范围内各个关节点之间的相互依赖关系，从而高效地预测长时范围内的人体动作。其次，本发明引入了对抗训练机制训练所提出的网络模型，将上述生成运动预测的过程作为生成器，并引入连续性判别器和真实性判别器来验证所生成序列的时间平滑性和连续性，以此来缓解首帧不连续问题。