DR-GAN，生成器的编解码结构允许DR-GAN在图像生成的同时学习一种具有生成性和判别性的表示法。第二，通过提供给解码器的姿态码和判别器中的姿态估计，显式地将该表示法与其他人脸变化(例如：姿态)分离。第三，DR-GAN可以将一幅或多幅图像作为输入，并与任意数量的合成图像一起生成一个统一的表示。对受控数据库和野生数据库的定量和定性评价证明了DR-GAN先进的优势。