虚拟说话人生成是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在通过计算机生成具有逼真语音的虚拟说话人。然而，现有方法往往忽视情绪表达、生成的人脸图像面部细节缺乏真实感，限制了虚拟说话人的表现能力和交互性。为解决这一问题，提出一种基于Transformer的生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）方法，用于生成具有不同情绪的虚拟说话人（GANLTB）。该方法基于GAN架构，生成器采用Transformer模型处理语音和图像特征，结合情绪条件信息和潜在空间向量，生成带有指定情绪的语音和图像。判别器用于评估生成结果的真实性，并提供梯度信号指导生成器训练。通过引入双三次插值法，进一步提升了虚拟说话人生成的图像质量，使得虚拟说话人的面部细节更加清晰可见，表情更加自然和生动。使用情感多样性数据集（CREMA-D）验证了该方法，通过主观评估和客观指标，评估了生成的语音和图像的情绪表达能力和质量。实验结果表明，该方法能够生成具有多样化和逼真情绪表达的虚拟说话人。相比目前其他先进方法，所提方法在流畅度和逼真度等细节上都更加清晰，带来了更好的真实感。