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  生成對抗網路的應用範圍正在大幅增加。

  生成對抗網路可用於建立虛構時裝模特的照片,無需聘請模特、攝影師、化妝師,也省下工作室和交通的開銷。 生成對抗網路可用於時尚廣告活動,建立來自不同群體的模特兒,這可能會增加這些群體的人的購買意圖。

  生成對抗網路可以改善天文影象,並模擬重力透鏡以進行暗物質研究。  在2019年,生成對抗網路成功地模擬了暗物質在太空中特定方向的分佈,並預測將要發生的引 力透鏡。

  在2018年,生成對抗網路進入了影像遊戲改造社群。在舊影像遊戲中,藉由影象訓練,以4k或更高解析度重新建立低解析度2D紋理,然後對它們進行下取樣以適應遊戲的原始解析度(結果類似於抗鋸齒的超級取樣方法。通過適當的訓練,生成對抗網路提供更清晰、高於原始的2D紋理影象品質,同時完全保留原始的細節、顏色。
生成對抗網路(英語:Generative Adversarial Network,簡稱英語:GAN)是非監督式學習的一種方法,通過讓兩個神經網路相互博弈的方式進行學習。該方法由伊恩·古德費洛等人於2014年提出。 生成對抗網路由一個生成網路與一個判別網路組成。生成網路從潛在空間(latent space)中隨機取樣作為輸入,其輸出結果需要儘量模仿訓練集中的真實樣本。判別網路的輸入則為真實樣本或生成網路的輸出,其目的是將生成網路的輸出從真實樣本中儘可能分辨出來。而生成網路則要儘可能地欺騙判別網路。兩個網路相互對抗、不斷調整引數,最終目的是使判別網路無法判斷生成網路的輸出結果是否真實。