本發(fā)明公開了一種人臉?biāo)ダ蠄D像生成方法，該方法包括：學(xué)生生成模型僅通過計(jì)算已收斂的教師生成模型和學(xué)生生成模型之間的蒸餾損失來反向優(yōu)化學(xué)生生成模型，無需單獨(dú)訓(xùn)練學(xué)生生成模型，從而逐步模仿教師生成器生成衰老圖像的過程，直到學(xué)生生成模型也收斂，預(yù)測階段時(shí)，則只需調(diào)用更加輕量化的學(xué)生生成模型和風(fēng)格編碼便能預(yù)測不同年齡的衰老圖像。相較于使用教師生成模型來生成衰老圖像，由于學(xué)生生成模型的結(jié)構(gòu)更為簡單，使用學(xué)生生成模型能極大的減少所需使用的內(nèi)存，為受限于設(shè)備性能的GAN模型的部署提供一種新的可能性。此外，還提出了人臉?biāo)ダ蠄D像的生成方法、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)。