Изменения
→Изображения
При генерации объектов основная задача обычно состоит в том, чтобы научиться создавать изображения, которые человек не может отличить от изображений, полученных иным путём. Они могут использоваться для более дешёвого создания модельных снимков, обложек или пейзажей. Одним из ярких примеров такого применения является создание фотографий вымышленных людей для рекламы в расчёте на то, что люди будут больше ассоциировать себя с образом, не представляющим кого-либо конкретного, но сочетающим в себе те черты, которые есть у них самих.
Генерация объектов может улучшать астрономические изображения и использоваться при моделировании дорогостоящих для изучения физических процессов. Так, в 2019 году при помощи [[Generative Adversarial Nets (GAN) | генеративных состязательных сетей (GAN)]] были успешно смоделированы <ref>[https://phys.org/news/2019-05-cosmogan-neural-network-dark.html Обучение нейронной сети для изучения темной материи]</ref> распределения темной материи в определенном направлении в пространстве и составлены предсказания гравитационного линзирования.
В медицине активно используется [[Машинное обучение в медицине#Генерация результатов исследований | генерация результатов исследований]]. Из-за запрета на использование анализов и осмотров без согласия пациента часто довольно тяжело получить большое количество данных, поэтому сейчас для формирования крупных датасетов стали применять GAN. Состязательные сети также могут использоваться для обнаружения глаукомных изображений, помогая ранней диагностике, которая необходима для предотвращения частичной или полной потери зрения.<ref>[https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1568494620301058?via%3Dihub Обнаружение глаукомных изображений]</ref>
