기존 GAN에 y라는 추가 정보를 넣어 조건부 모델로 확장시킨다. y는 클래스 라벨 같은 것이다. 이 추가정보 y는 생성자와 판별자에 각각 넣는다.

• Generator에서 입력 노이즈인 p_z(z)와 y는 joint hidden representation으로 결합되며, D와의 적대적 훈련 프레임워크는 이러한 숨겨진 representation을 구성하는 방법에 상당한 유연성을 제공한다.
• Discriminator에서는 x와 y는 입력과 discriminative function으로 표시된다.