条件生成对抗网络（Conditional Generative Adversarial Network，CGAN）是生成对抗网络（GAN）的一种变种，它在生成图像或其他数据时引入了条件信息。在CGAN中，生成器和判别器的输入都包括条件信息，生成器根据条件信息生成数据，而判别器则根据条件信息判断生成的数据是否真实。

通过引入条件信息，CGAN可以实现更加精确和有针对性的数据生成，例如根据特定标签生成图像，根据输入文本生成对应的图像等。这使得CGAN在许多任务中具有更好的表现，如图像生成、图像编辑、图像翻译等。

总的来说，CGAN是一种结合了条件信息的生成对抗网络，能够在数据生成任务中更好地控制生成数据的结果。