随着人工智能技术的快速发展，生成对抗网络为建筑生成设计提供了高效路径。本文提出一种基于 GAN的校园总体平面布局自动生成方法，以南方地区中学校园为研究对象。通过收集真实中学校园案例构建数据库，利用 Pix2PixHD模型实现图像到图像的条件生成，经数据增强后训练，生成包含教学、运动、生活等功能分区的多样化布局方案。该方法重点解决了传统 GAN训练不稳定、结果单一的问题，生成的布局形态主要呈现 C形、条形、回字形三种基础类型及其组合形式。实验结果显示，生成的平面清晰度高、功能合理性强。本文将该方法直接应用于两个实际项目，通过输入场地边界生成初始方案，再结合设计师的具体功能与景观要求进行调整，最终形成符合需求的优化布局，为建筑师提供快速参考，同时为后续绿色建筑指标模拟奠定基础。