由于固有的问题复杂性和计算复杂度，三维重建是计算机视觉研究和应用领域非常重要且富有挑战性的课题。目前已有的三维重建算法往往会导致重建的三维模型上存在着明显的空洞、扭曲失真或者模糊不清的部分，而基于机器学习的三维重建算法往往又只能重建简单的分离物体，并表示成三维体元形式。所以这些算法框架对于实际应用来说都还远远不够。从 2014 年起，生成对抗网络被广泛应用于半监督学习，以及产生非真实数据集的应用中。所以本文的重点是采用生产对抗网络原理，来获得高质量的三维重建效果。提出了一种新颖的半监督三维重建算