本发明提出了一种结合残差块和上下文注意力模块两阶段的基于生成对抗网络的人脸修复方法。第一阶段为粗糙网络,该网络由基于空洞卷积的残差块组成；第二阶段为精细网络,该网络由上下文注意力模块和卷积模块组成。二者呈并联方式。此外,卷积操作无法获得人脸图像的全局信息,因此我们引入了上下文注意力模块,使网络能够有效利用图像信息,获得自然真实的人脸。判别器的输入为生成人脸与真实人脸,最终输出生成图像的真实图像概率。本发明克服了现有人脸修复方法的缺点：缺失区域内容模糊和边界扭曲,缺少纹理细节,不能平滑过渡等问题。本发明设计合理,能够利用可变形卷积和上下文注意力模块指导网络修复,提高修复质量。