一种基于多尺度特征解耦的多层级细粒度图像生成方法，对公开数据集图像进行预处理；确定图像的层次划分，构建多尺度特征解耦网络，提取图像背景以及图像前景的形状和外观的多尺度特征，将真实图像映射到隐变量空间；将提取的特征编码作为多层级生成对抗网络的输入数据；将多尺度特征解耦网络得到的中间层特征图与多层级生成对抗网络中对应尺度的特征图进行跳跃连接，实现多尺度特征融合；设计损失函数并设置参数，训练多尺度特征解耦网络和多层级生成对抗网络，得到训练好的细粒度图像生成模型；将真实图像输入训练好的细粒度图像生成模型，生成丰富多彩的细粒度图像。本发明不需要手动的细粒度注释，且提高了生成图像的多样性和生成图像的质量。