本发明公开了一种基于多级属性编码器和注意力机制的人脸替换方法，主要解决现有技术中替换图像忽略背景、光照等目标属性且融合效果较差的问题。方案包括：1)利用多任务卷积神经网络对源人脸图像进行预处理；2)通过特征编码器提取源人脸身份特征；3)使用多级属性编码器通过多层次级联的卷积块和反卷积块以及层间连接提取目标人脸图像属性；4)结合注意力机制构建新型生成器网络，并设计生成器损失函数；5)制作网络训练集和测试集，对新型生成器网络进行迭代训练；6)使用训练后的网络模型生成人脸替换图像。本发明能够全面准确提取目标图像属性，更好地保留目标人脸的姿态、表情、光照等信息，生成真实自然的人脸替换图像。