现如今,机器学习和深度学习的众多模型已经普遍应用于我们的生产生活中。图像更是信息传播的一种重要载体,人们通过图像可以获得许多外部信息。但是一些农业生产实践的前期设计需要用到质量要求不高的花卉图像对生产实践进行指导,进而避免由于后期的反工而消耗大量人力、物力以及财力。所以,本文希望利用生成式对抗网络生成不同颜色的花卉图片应用到园林花卉景观效果图和校园艺术展板效果图的设计中,帮助解决实际中园林花卉如何摆放和校园艺术展板如何设计的问题,从而大大减少时间、人力、物力以及财力的消耗。本论文以花卉作为研究对象。研究工作主要从以下几个方面展开:首先通过阅读大量的参考文献,了解生成式对抗网络的基本结构和不同生成式对抗网络的类型。之后对生成式对抗网络各个参数进行设定,并对生成式对抗网络进行训练。对不同生成式对抗网络模型生成的花卉图像质量从定量的角度进行分析,比较不同生成式对抗网络生成图像的质量进而得出利用DCGAN这一生成式对抗网络模型生成的花卉图像较为理想。最后再利用DCGAN网络模型生成的颜色各异的花卉图像,并利用生成的这些花卉图像设计出独具特色的园林花卉景观效果图和校园艺术展板效果图,利用它们指导真实花卉的摆放和真实的展板绘制,进而使得我们的生活丰富多彩。