一种面向医学影像生成的低秩生成式对抗网络构建方法，属于深度学习领域，构建步骤为：1)利用主成分模式近似GAN模型中的全秩卷积操作，基于张量CP分解的计算规则构建低秩卷积操作；2)利用步骤1的低秩卷积操作，构建低秩维度卷积层和低秩通道卷积层代替全秩卷积层，在低秩卷积层间添加ReLU激活函数和批正则化项，调整低秩卷积层的数据分布，设计低秩生成模型；3)融合低秩生成模型和全秩判别模型，构建完整的医学影像低秩生成式对抗网络。本发明提出的方法具有如下效果：该低秩生成对抗方法在医学影像生成任务中有效地降低了FLOPs、内存及显存和空间的占用等计算资源，同时，具有良好的生成效果。