Las redes generativas antagónicas (GAN) pueden predecir rápidamente el rendimiento ambiental urbano. Sin embargo, la mayoría de los estudios existentes se centran en un único objetivo y carecen de comparaciones de rendimiento cruzado bajo condiciones unificadas. Bajo entradas de forma urbana unificadas y configuraciones de entrenamiento, este estudio emplea el modelo adversarial condicional pix2pix para predecir cuatro objetivos: el Índice Universal de Clima Térmico (UTCI), la radiación solar global anual (Rad), la duración de la luz solar (SolarH) y la velocidad del viento cerca de la superficie (Wind), y establece un marco de evaluación de bucle cerrado que abarca el nivel de píxel, estructural/regional, la sinergia entre tareas cruzadas, la complejidad y la eficiencia. Los resultados muestran que (1) la clasificación general en precisión y consistencia estructural es SolarH ~ Rad > UTCI > Wind; (2) los tiempos por época son similares, mientras que las épocas de convergencia difieren notablemente, lo que indica que el tiempo total está gobernado principalmente por la dificultad de convergencia; (3) estructuralmente, Rad/SolarH tienen un mejor rendimiento en la superposición de regiones cálidas y alineación de bordes, mientras que Wind exhibe errores más grandes en esquinas y cañones; (4) en términos de capacidad de aprendizaje, la variación de textura explica los errores mucho mejor que el conteo de bordes; y (5) la sinergia entre tareas cruzadas es mayor en regiones de bajo valor que en regiones de alto valor, con Wind claramente desacoplado de los otros objetivos. La contribución distintiva radica en un marco de evaluación unificado y reproducible, junto con mecanismos de capacidad de aprendizaje y límites de aplicabilidad, proporcionando evidencia rápida y confiable para la planificación y el diseño orientados al rendimiento.