En los últimos años, se han propuesto varias redes neuronales de esteganálisis y han logrado un rendimiento satisfactorio. Sin embargo, todos estos métodos de aprendizaje profundo se enfrentan al problema de la Escasez de Imágenes de Entrenamiento (TIS). En la mayoría de los casos, es difícil para los esteganálisis obtener suficientes señales sobre la esteganografía de un oponente en el juego. Con el fin de resolver el problema de TIS para el esteganálisis, proponemos un nuevo método de esteganálisis basado en el aprendizaje generativo y redes neuronales convolucionales residuales profundas. Experimentos comparativos muestran que la arquitectura propuesta puede lograr un rendimiento prometedor en respuesta al esteganálisis en el dominio espacial a pesar de la falta de imágenes de entrenamiento.