GAN은 예술 작품, 인물 사진, 풍경 등 다양한 유형의 이미지를 생성할 수 있으며, 데이터가 부족할 때 데이터 증강 도구로도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 의료 이미지 데이터셋에서 GAN을 활용하여 다양한 변형의 이미지를 생성함으로써 훈련 데이터셋을 확장할 수 있습니다.

GAN의 주요 문제 중 하나는 모드 붕괴(mode collapse)입니다. 이는 생성자가 특정 유형의 데이터만 생성하면서 다양성이 줄어드는 현상입니다. 이를 해결하기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, WGAN(Wasserstein GAN)과 같은 변형 모델이 제안되었습니다. 또 다른 문제는 GAN의 훈련이 종종 불안정하다는 것입니다. 따라서 생성자와 판별자의 균형을 유지하는 것이 도전 과제가 될 수 있습니다.