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通过生成对抗网络的对抗学习生成仿真图像,已成为人工智能领域的一个研究热点.为了进一步提高生成图像的质量,本文提出了多判别器协同合作的网络框架——采用多个判别器为唯一生成器提供联合损失量,并通过不同的学习率保持各个判别器的差异性.同时,为了满足判别器的Lipschitz连续条件,本文所有的判别器网络一律进行谱归一化操作.实验表明,本文提出的基于多判别器合作框架的生成对抗网络表现较优.