一、图像生成与编辑
艺术创作：生成虚构场景、角色（如NVIDIA Canvas）
照片修复：补全缺失像素、去噪、超分辨率（如GFP-GAN）
人脸生成：虚拟偶像（如初音未来）、换脸（需伦理约束）
二、跨模态生成
文本生成图像：DALL·E、Stable Diffusion（结合扩散模型）
语音驱动面部动画：根据音频生成口型同步视频
三、医学与科学
医学影像合成：生成CT/MRI数据以扩充数据集（缓解标注难题）
药物分子设计：生成新化合物结构（如GENTRL）
四、数据增强
少样本学习：为小数据集生成合成样本（如工业缺陷检测）
五、视频与游戏
视频预测：生成未来帧（如体育比赛模拟）
游戏内容生成：自动设计地图、角色纹理
六、安全与隐私
对抗样本防御：模拟攻击数据以增强模型鲁棒性
隐私保护：生成匿名化数据（如替代真实人脸）
GAN通过对抗博弈开创了生成模型的新范式，在创意设计、医学、安全等领域影响深远。尽管面临训练难度和伦理问题，其潜力仍在持续释放，是AI生成内容的基石技术之一。