生成对抗网络（GAN）是一种机器学习算法，由生成器和判别器两个对抗训练的模型组成。生成器被用来生成看起来与真实样本相似的新样本数据。

    生成器通常被用于以下任务：

    1. 图像生成：GAN生成器能够生成逼真的图像，这在计算机图形学和计算机视觉领域中具有广泛应用。例如，可以用GAN生成器为缺失的图像数据填充内容、合成虚拟图像、生成艺术作品等。

    2. 数据增强：生成器可以用来增强数据集，增加样本多样性。通过生成与真实样本相似但略有变化的新样本，可以提高模型的泛化性能和鲁棒性。

    3. 文本生成：GAN生成器也可以用于生成逼真的文本。例如，可以用于自然语言处理领域中的对话系统、摘要生成、故事创作等。

    4. 视频生成：除了图像和文本，GAN生成器还可以用于生成逼真的视频。这可以应用于视频编辑、场景生成等任务。

    需要注意的是，GAN生成器生成的样本不是从已知的训练样本中复制出来的，而是通过学习真实样本的分布特征和模式来生成全新的样本。因此，生成器的输出是与训练数据相近但不完全相同的样本数据。