本发明适用于图像生成技术领域,提供了一种基于β-GVAE的解耦合方法、系统和相关设备,所述方法包括：预设用于图像生成的训练数据集；从所述训练数据集中抽取出观测样本,并将所述观测样本输入图像生成模型进行训练；预设用于所述图像生成模型训练的损失函数L；对所述图像生成模型进行超参数优化,并根据预设评价指标计算得到最优超参数值,将所述最优超参数值用于所述图像生成模型以完成训练；将训练得到的所述图像生成模型中输入随机样本,得到最终生成的图像。本发明通过生成对抗网络对β-VAE进行约束,提高了模型的解耦合和图像生成能力。