可见光图像易受光照变化影响，而热红外图像对成像的光照条件具有鲁棒性，因此，热红外图像可以弥补可见光图像光照敏感性这一不足。然而，红外热像仪价格昂贵，采集热红外图像的成本远高于可见光图像。针对此问题，提出了一种基于生成对抗网络的热红外人脸图像生成方法，采用条件生成对抗网络结合L1损失从可见光图像中生成红外热像。在USTC-NIVE数据库上的实验结果验证了所提出的红外热像生成方法的有效性。同时，将生成的红外热像作为扩充样本，有助于提高红外表情识别的精度。