本发明公开了一种基于生成对抗网络的兵马俑色彩复原方法，该方法以GAN网络为基础构建兵马俑色彩复原网络模型，并对该兵马俑色彩复原网络模型进行训练，进而将相应的兵马俑图像进行色彩复原。具体包括：收集兵马俑数据集，通过旋转，裁剪，调节亮度和对比度来扩充数据集；对数据集大小进行调整，通过脚本代码将其调整为大小64x64的图片；对原始GAN网络模型进行调整，使之成为条件GAN模型；将数据批量输入到条件GAN网络中进行训练；训练完成后，对网络模型进行测试。该方法首次将深度学习的方法应用于兵马俑色彩复原中，克服了现有技术中对兵马俑色彩复原的单一性，提高了着色的多样性，同时也加快了对兵马俑图像处理的速度。