本发明属于生成式对抗网络技术领域，公开了一种条件生成式对抗网络的训练方法、装置、设备及存储介质。该方法通过获取真实样本图片，对真实样本图片进行图像预处理，以获得目标样本图片；对目标样本图片进行分类以获得分类结果，并根据分类结果设置条件向量；获取条件生成式对抗网络；基于瓦瑟斯坦生成式对抗网络Wasserstein GAN及条件向量对条件生成式对抗网络中的生成器和判别器进行设置，以获得目标判别器和目标生成器；基于真实样本图片及条件向量对目标生成器和目标判别器进行训练。在条件生成式对抗网络中引入Wasserstein GAN运行机制，同时完成了稳定训练和进程指标的问题，从而解决了现有技术在条件生成式对抗网络训练时的稳定性不高和效率低的技术问题。