세계의 적대적 생성 신경망 시장 규모, 점유율, 동향 분석 보고서 : 기술별, 용도별, 전개별, 유형별, 업계별, 지역별 전망 및 예측(2024-2031년)
Global Generative Adversarial Networks Market Size, Share & Trends Analysis Report By Technology, By Application, By Deployment, By Type, By Industry Vertical, By Regional Outlook and Forecast, 2024 - 2031
상품코드:1682870
리서치사:KBV Research
발행일:2025년 03월
페이지 정보:영문 376 Pages
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한글목차
세계 적대적 생성 신경망 시장 규모는 예측 기간 동안 36.8%의 CAGR로 성장하여 2031년까지 478억 4,000만 달러에 달할 것으로 예상됩니다.
KBV Cardinal matrix에 제시된 분석에 따르면, Google, Inc., Microsoft Corporation, Amazon Web Services, Inc.가 적대적 생성 신경망 시장의 선구자입니다. 2024년 5월 Google LLC는 컨텐츠를 변경하지 않고 텍스트를 AI 생성으로 태그하는 새로운 방법을 발표했습니다. 이 기능은 이전에 AI 생성 이미지와 음성을 감지하도록 설계된 Google DeepMind의 SynthID 도구에 추가되었으며, NVIDIA Corporation, IBM Corporation, OpenAI, LLC와 같은 기업들은 적대적 생성 신경망 시장의 주요 혁신가들 중 일부입니다.
시장 성장요인
GAN은 게임과 VR을 넘어 증강현실(AR)과 혼합현실(MR)로 확장되어 교육, 부동산, 헬스케어 분야의 경험을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, AR 게임에서 GAN은 가상 요소를 현실 세계와 매끄럽게 융합하는 사실적인 오버레이를 생성할 수 있어 사용자 몰입도를 향상시킬 수 있습니다. 적응형 아바타, 개인화된 게임 에셋, 사실적인 환경을 생성할 수 있는 GAN의 능력은 인터랙티브 엔터테인먼트의 한계를 뛰어넘고 있습니다. 따라서 GAN 기술이 계속 발전하면 게임과 VR에 더 많은 혁명을 불러일으키고, 전 세계 사용자들에게 더욱 풍부하고 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대됩니다.
GAN은 사용자의 인터랙션에 따라 광고 크리에이티브가 실시간으로 조정되는 동적 광고 개인화를 강화합니다. 예를 들어, E-Commerce 플랫폼은 GAN을 사용하여 각 사용자의 검색 기록과 선호도에 따라 각 사용자에게 표시되는 제품 추천, 배너 또는 프로모션 이미지를 동적으로 변경할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 사용자 참여도를 크게 향상시키고 전환 가능성을 높이며, 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다. 이는 사용자 경험을 향상시키고 브랜드와 더 강한 정서적 유대감을 형성할 수 있도록 도와줍니다. 따라서 기술이 발전함에 따라 개인화 마케팅에서 GAN의 역할은 더욱 확대될 것으로 예상됩니다.
시장 억제요인
이 문제에 대한 잠재적인 해결책으로 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 제공하는 클라우드 기반 솔루션이 등장하여 기업들은 막대한 초기 투자 없이도 강력한 하드웨어에 접근할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 서비스는 특히 장기간의 교육 세션이나 대규모 실험이 필요한 프로젝트의 경우 비용이 많이 들 수 있습니다. 그 결과, 높은 컴퓨팅 비용은 여전히 시장에서 중요한 도전 과제로 남아있습니다.
기술 전망
기술을 기반으로 시장은 조건부 GAN, 기존 GAN, 사이클 GAN으로 분류됩니다. 조건부 GAN 부문은 2023년 시장에서 42%의 매출 점유율을 차지했습니다. 조건부 GAN 부문의 성장은 주로 특정 입력 조건 또는 라벨에 따라 제어된 목표 출력을 생성하는 기능에 의해 주도되고 있습니다. 이러한 유연성으로 인해 조건부 GAN은 헬스케어, 소매, 엔터테인먼트 등 정확한 데이터 생성을 필요로 하는 산업 전반에 걸쳐 높은 가치를 창출하고 있습니다. 의료 분야에서는 cGAN이 특정 질병에 대한 합성 의료 이미지를 생성하여 진단과 연구를 돕습니다. 패션 및 E-Commerce 분야에서는 개인화된 제품 추천과 가상 시착을 통해 고객 참여를 강화할 수 있습니다.
용도 전망
용도를 기반으로 시장은 이미지 생성, 텍스트 생성, 비디오 생성, 오디오 및 음성 생성, 3D 객체 생성으로 나뉩니다. 비디오 생성 부문은 2023년 시장에서 21%의 매출 점유율을 기록했습니다. 비디오 생성 부문은 게임, 영화 제작, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 애플리케이션에서 합성 비디오 컨텐츠에 대한 수요가 증가함에 따라 견조한 성장세를 보이고 있으며, GAN은 사실적인 비디오 시퀀스, 특수 효과, 딥페이크 컨텐츠 제작을 가능하게 하고, 영화 제작자, 영화 제작자, 게임 개발자 영화 제작자, 게임 개발자, 컨텐츠 제작자에게 혁신적인 도구를 제공합니다. 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 몰입형 경험의 인기가 높아지고, 비디오 편집 및 확장 도구의 발전과 함께 비디오 생성에 GAN의 채택이 가속화되고 있습니다.
전개 전망
전개에 따라 시장은 클라우드와 온프레미스로 구분됩니다. 클라우드 부문은 2023년 시장에서 58%의 매출 점유율을 차지했습니다. 클라우드 플랫폼을 통해 기업은 인프라에 대한 대규모 선행 투자 없이도 고성능 컴퓨팅 리소스에 접근할 수 있습니다. 이는 상당한 컴퓨팅 성능과 스토리지가 필요한 복잡한 GAN 모델 훈련에 특히 유용합니다. 또한, 클라우드 기반 GAN 솔루션은 쉽게 통합할 수 있고, 원격 액세스가 가능하며, 지리적으로 분산된 팀 간의 협업이 가능하다는 장점이 있어 미디어, 엔터테인먼트, 헬스케어, 소매업과 같은 산업에 적합하며, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 서비스 제공업체와 함께 사용할 수 있습니다. Microsoft Azure 등 클라우드 서비스 제공업체들의 인기가 높아지고 있으며, 전문적인 머신러닝 및 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 이에 따라 클라우드 기반 GAN 배포에 대한 수요가 더욱 증가하고 있습니다.
유형 전망
유형에 따라 시장은 이미지 기반 GAN, 비디오 기반 GAN, 텍스트 기반 GAN, 오디오 기반 GAN으로 분류됩니다. 비디오 기반 GAN 부문은 2023년 시장에서 27%의 매출 점유율을 기록했습니다. 이러한 GAN은 영화 제작, 게임, 가상현실(VR), 증강현실(AR) 애플리케이션에 사용되어 사실적인 비디오 시퀀스, 특수 효과, 몰입형 환경을 생성합니다. 비디오 기반 GAN은 딥페이크 제작, 편집 및 컨텐츠 강화에 필수적이며, VR/AR 경험의 인기 증가와 역동적인 소셜 미디어 및 광고 컨텐츠에 대한 수요가 이 부문의 성장에 크게 기여하고 있습니다.
업계 전망
업계별로 시장은 미디어 및 엔터테인먼트, 헬스케어, 소매 및 E-Commerce, 금융 및 은행, 자동차, 기타로 분류됩니다. 미디어 및 엔터테인먼트 부문은 2023년 시장에서 21%의 매출 점유율을 기록했습니다. 미디어 및 엔터테인먼트 부문은 주로 디지털 미디어, 게임, 영화에서 시각적으로 매력적인 고품질 컨텐츠에 대한 수요가 증가함에 따라 주도되고 있으며, GAN은 초현실적인 시각 효과, 애니메이션, 캐릭터 제작을 가능하게 하여 제작 비용과 타임라인을 줄이면서 창의성을 향상시킬 수 있습니다. 제작 비용과 시간을 줄이면서 창의성을 높입니다. 딥페이크 기술, 가상 인플루언서, 증강현실(AR) 컨텐츠의 부상으로 이 분야에서 GAN의 채택이 더욱 가속화되고 있습니다.
지역 전망
지역별로는 북미, 유럽, 아시아태평양, 라틴아메리카, 중동 및 아프리카로 시장을 분석했습니다. 북미 부문은 2023년 시장에서 39%의 매출 점유율을 차지했습니다. 이 지역의 정교한 기술 인프라, 강력한 R&D 투자, 인공지능을 전문으로 하는 주요 하이테크 기업 및 스타트업의 존재는 북미 시장 성장을 주도하는 주요 요인입니다. 미디어 및 엔터테인먼트, 헬스케어, 금융 등의 산업에서 GAN이 널리 채택되고 있는 것이 시장 확대를 견인하고 있습니다. 북미의 활기찬 엔터테인먼트 부문은 컨텐츠 제작, 시각 효과, 게임에 GAN을 활용하고 있으며, 헬스케어 산업은 의료 영상 진단에 이 기술을 사용하고 있습니다.
목차
제1장 시장 범위와 조사 방법
시장 정의
목적
시장 범위
세분화
조사 방법
제2장 시장 요람
주요 하이라이트
제3장 시장 개요
소개
개요
시장 구성과 시나리오
시장에 영향을 미치는 주요 요인
시장 성장 촉진요인
시장 성장 억제요인
시장 기회
시장 과제
제4장 경쟁 분석 - 세계
KBV Cardinal Matrix
최근 업계 전체의 전략적 전개
파트너십, 협업 및 계약
제품 발매와 제품 확대
시장 점유율 분석, 2023년
주요 성공 전략
주요 전략
주요 전략적 활동
Porter's Five Forces 분석
제5장 세계의 적대적 생성 신경망 시장 : 기술별
세계의 조건부 GAN 시장 : 지역별
세계의 기존 GAN 시장 : 지역별
세계의 사이클 GAN 시장 : 지역별
제6장 세계의 적대적 생성 신경망 시장 : 용도별
세계의 이미지 생성 시장 : 지역별
세계의 텍스트 생성 시장 : 지역별
세계의 비디오 생성 시장 : 지역별
세계의 오디오 및 음성 생성 시장 : 지역별
세계의 3D 오브젝트 생성 시장 : 지역별
제7장 세계의 적대적 생성 신경망 시장 : 전개별
세계의 클라우드 시장 : 지역별
세계의 온프레미스 시장 : 지역별
제8장 세계의 적대적 생성 신경망 시장 : 유형별
세계의 이미지 기반 GAN 시장 : 지역별
세계의 비디오 기반 GAN 시장 : 지역별
세계의 텍스트 기반 GAN 시장 : 지역별
세계의 오디오 기반 GAN 시장 : 지역별
제9장 세계의 적대적 생성 신경망 시장 : 업계별
세계의 미디어·엔터테인먼트 시장 : 지역별
세계의 헬스케어 시장 : 지역별
세계의 소매·E-Commerce 시장 : 지역별
세계의 금융·은행 시장 : 지역별
세계의 자동차 시장 : 지역별
세계의 기타 업계 시장 : 지역별
제10장 세계의 적대적 생성 신경망 시장 : 지역별
북미
북미의 적대적 생성 신경망 시장 : 국가별
미국
캐나다
멕시코
기타 북미
유럽
유럽의 적대적 생성 신경망 시장 : 국가별
독일
영국
프랑스
러시아
스페인
이탈리아
기타 유럽
아시아태평양
아시아태평양의 적대적 생성 신경망 시장 : 국가별
중국
일본
인도
한국
싱가포르
말레이시아
기타 아시아태평양
라틴아메리카, 중동 및 아프리카
라틴아메리카, 중동 및 아프리카의 적대적 생성 신경망 시장 : 국가별
브라질
아르헨티나
아랍에미리트
사우디아라비아
남아프리카공화국
나이지리아
기타 라틴아메리카, 중동 및 아프리카
제11장 기업 개요
Amazon Web Services, Inc(Amazon.com, Inc.)
Google LLC(Alphabet Inc)
IBM Corporation
Markovate Inc
Meta Platforms, Inc
Microsoft Corporation
NVIDIA Corporation
OpenAI, LL.C
Stability AI Ltd
Synthesia Limited
제12장 적대적 생성 신경망 시장 성공 필수 조건
ksm
영문 목차
영문목차
The Global Generative Adversarial Networks Market size is expected to reach $47.84 billion by 2031, rising at a market growth of 36.8% CAGR during the forecast period.
The text generation segment is being driven by the increasing demand for automated content creation and the increasing adoption of natural language processing (NLP) technologies. Businesses like marketing, customer service, and publishing use GANs to generate personalized content, automate customer interactions, and streamline content production. Thus, the text generation segment recorded 23% revenue share in the market in 2023. The rise of chatbots, virtual assistants, and AI-driven writing tools has further amplified the need for text generation solutions. Language translation, sentiment analysis, and code generation applications also contribute to the growing adoption of GANs in this segment.
The major strategies followed by the market participants are Product Launches as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In January, 2025, Microsoft Corporation unveiled the integration of advanced GAN models into its Azure AI platform, enhancing capabilities for synthetic data generation and AI-driven media creation. The new models allow businesses to generate high-quality, AI-powered images, videos, and text while maintaining accuracy and realism. Additionally, In December, 2024, Amazon Web Services, Inc. unveiled new tools to help businesses embrace generative AI, focusing on making it easy to build generative AI applications with security and privacy built in. These tools provide enterprises with scalable, cloud-based AI solutions, enabling them to generate synthetic data, enhance media content, and automate workflows efficiently.
Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Google, Inc., Microsoft Corporation and Amazon Web Services, Inc. are the forerunners in the Generative Adversarial Networks Market. In May, 2024, Google LLC unveiled a new technique to tag text as AI-generated without modifying its content. This functionality has been added to Google DeepMind's SynthID tool, previously designed to detect AI-generated images and audio. Companies such as NVIDIA Corporation, IBM Corporation and OpenAI, L.L.C. are some of the key innovators in Generative Adversarial Networks Market.
Market Growth Factors
Beyond gaming and VR, GANs also expand into Augmented Reality (AR) and Mixed Reality (MR), enhancing experiences in education, real estate, and healthcare. In AR gaming, for instance, GANs can generate realistic overlays that blend virtual elements seamlessly with the real world, improving user engagement. The ability of GANs to create adaptive avatars, personalized game assets, and lifelike environments is pushing the boundaries of interactive entertainment. Therefore, as GAN technology continues to advance, it is set to further revolutionize gaming and VR, offering richer, more immersive experiences to users across the globe.
GANs enhance dynamic ads personalization, where ad creatives are adjusted in real-time based on user interactions. For instance, an e-commerce platform can use GANs to dynamically alter product recommendations, banners, or promotional images shown to each user, depending on their browsing history and preferences. This level of personalization significantly increases user engagement and improves the chances of conversion. This enhances the user experience and fosters a stronger emotional connection with the brand. Thus, as technology advances, the role of GANs in personalized marketing is expected to expand even further.
Market Restraining Factors
Cloud-based solutions offering scalable computational resources have emerged as a potential remedy to this issue, allowing businesses to access powerful hardware without significant upfront investment. However, these services can become costly, particularly for projects requiring prolonged training sessions or extensive experimentation. As a result, the high computational costs remain a critical challenge for the market.
Technology Outlook
Based on technology, the market is classified into conditional GANs, traditional GANs, and cycle GANs. The conditional GANs segment garnered 42% revenue share in the market in 2023. The growth of the conditional GANs segment is primarily driven by their ability to generate controlled and targeted outputs based on specific input conditions or labels. This flexibility has made conditional GANs highly valuable across industries that require precise data generation, such as healthcare, retail, and entertainment. In healthcare, cGANs create synthetic medical images with specific pathologies, aiding diagnostics and research. In the fashion and e-commerce sectors, they enable personalized product recommendations and virtual try-ons, enhancing customer engagement.
Application Outlook
On the basis of application, the market is divided into image generation, text generation, video generation, audio & speech generation, and 3D object generation. The video generation segment witnessed 21% revenue share in the market in 2023. The video generation segment is experiencing strong growth due to the rising demand for synthetic video content in gaming, film production, virtual reality (VR), and augmented reality (AR) applications. GANs enable the creation of realistic video sequences, special effects, and deepfake content, offering innovative tools for filmmakers, game developers, and content creators. The increasing popularity of immersive experiences in gaming and entertainment, coupled with advancements in video editing and enhancement tools, is driving the adoption of GANs in video generation.
Deployment Outlook
By deployment, the market is bifurcated into cloud and on-premises. The cloud segment garnered 58% revenue share in the market in 2023. Cloud platforms allow businesses to access high-performance computing resources without significant upfront investments in infrastructure. This is particularly valuable for training complex GAN models requiring substantial computational power and storage. Additionally, cloud-based GAN solutions offer the advantage of easy integration, remote accessibility, and collaboration among geographically dispersed teams, making them ideal for industries such as media, entertainment, healthcare, and retail. The growing popularity of cloud service providers like AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure, which offer specialized machine learning and AI services, further fuels the demand for cloud-based GAN deployments.
Type Outlook
Based on type, the market is segmented into image-based GANs, video-based GANs, text-based GANs, and audio-based GANs. The video-based GANs segment recorded 27% revenue share in the market in 2023. These GANs are used in film production, gaming, virtual reality (VR), and augmented reality (AR) applications to create lifelike video sequences, special effects, and immersive environments. Video-based GANs are crucial in deepfake creation, editing, and content enhancement. The growing popularity of VR/AR experiences and the demand for dynamic social media and advertising content have significantly contributed to the segment's growth.
Industry Vertical Outlook
On the basis of industry vertical, the market is segmented into media & entertainment, healthcare, retail & e-commerce, finance & banking, automotive, and others. The media & entertainment segment witnessed 21% revenue share in the market in 2023. The media and entertainment sector is predominantly driven by the growing demand for visually appealing, high-quality content in digital media, gaming, and films. GANs enable the creation of hyper-realistic visual effects, animations, and characters, reducing production costs and timelines while enhancing creativity. The rise of deepfake technology, virtual influencers, and augmented reality (AR) content has further boosted GAN adoption in this sector.
Regional Outlook
Region-wise, the market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment acquired 39% revenue share in the market in 2023. The region's sophisticated technological infrastructure, strong R&D investments, and the presence of major tech giants and startups specializing in artificial intelligence are the primary factors driving market growth in North America. The widespread adoption of GANs across industries such as media & entertainment, healthcare, and finance has fueled market expansion. North America's vibrant entertainment sector leverages GANs for content creation, visual effects, and gaming, while the healthcare industry uses the technology for medical imaging and diagnostics.
Recent Strategies Deployed in the Market
Nov-2024: NVIDIA Corporation unveiled a new suite of GAN-based tools aimed at accelerating AI research and development, focusing on applications in computer graphics and deep learning. The new tools enhance NVIDIA's existing AI ecosystem, particularly benefiting industries such as gaming, film production, and virtual reality. By improving the efficiency and realism of AI-generated images and animations, NVIDIA continues to drive innovation in GAN-based visual computing technologies.
Oct-2024: IBM Corporation unveiled Granite 3.0, a state-of-the-art enterprise AI model series emphasizing performance, safety, and efficiency. Featuring instruction-tuned LLMs, MoE models, and speculative decoding, it ensures transparency and trust. Available on IBM watsonx and partner platforms, it supports enterprise AI applications, including RAG, cybersecurity, and tool-based automation.
Oct-2024: OpenAI, L.L.C. unveiled an updated version of its DALL*E model, improving image generation capabilities and expanding its application in creative industries. The latest version includes enhanced resolution, better contextual understanding, and improved fine-tuning features, making AI-generated artwork more realistic and customizable. With this advancement, OpenAI is strengthening its role in the AI-powered creative sector, catering to digital artists, marketers, and media professionals.
Jun-2024: Synthesia Limited unveiled a new feature allowing users to create multilingual AI-generated videos, broadening its reach in global markets. This feature enables businesses to scale their video content production effortlessly, offering personalized, localized content for international audiences. By enhancing its AI-driven video synthesis capabilities, Synthesia is meeting the growing demand for automated content creation in industries such as marketing, corporate training, and e-learning.
May-2024: Microsoft Corporation announced the partnership with Truecaller, a called ID and Caller Blocking Application to integrate Microsoft Azure AI Speech's Personal Voice Technology that allows Truecaller Assistance users to create a digital version of their voice for the Assistant.
List of Key Companies Profiled
Amazon Web Services, Inc. (Amazon.com, Inc.)
Google LLC (Alphabet Inc.)
IBM Corporation
Markovate Inc.
Meta Platforms, Inc.
Microsoft Corporation
NVIDIA Corporation
OpenAI, L.L.C.
Stability AI Ltd.
Synthesia Limited
Global Generative Adversarial Networks Market Report Segmentation
By Technology
Conditional GANs
Traditional GANs
Cycle GANs
By Application
Image Generation
Text Generation
Video Generation
Audio & Speech Generation
3D Object Generation
By Deployment
Cloud
On-Premises
By Type
Image-Based GANs
Video-Based GANs
Text-Based GANs
Audio-Based GANs
By Industry Vertical
Media & Entertainment
Healthcare
Retail & E-commerce
Finance & Banking
Automotive
Other Industry Vertical
By Geography
North America
US
Canada
Mexico
Rest of North America
Europe
Germany
UK
France
Russia
Spain
Italy
Rest of Europe
Asia Pacific
China
Japan
India
South Korea
Singapore
Malaysia
Rest of Asia Pacific
LAMEA
Brazil
Argentina
UAE
Saudi Arabia
South Africa
Nigeria
Rest of LAMEA
Table of Contents
Chapter 1. Market Scope & Methodology
1.1 Market Definition
1.2 Objectives
1.3 Market Scope
1.4 Segmentation
1.4.1 Global Generative Adversarial Networks Market, by Technology
1.4.2 Global Generative Adversarial Networks Market, by Application
1.4.3 Global Generative Adversarial Networks Market, by Deployment
1.4.4 Global Generative Adversarial Networks Market, by Type
1.4.5 Global Generative Adversarial Networks Market, by Industry Vertical
1.4.6 Global Generative Adversarial Networks Market, by Geography
1.5 Methodology for the research
Chapter 2. Market at a Glance
2.1 Key Highlights
Chapter 3. Market Overview
3.1 Introduction
3.1.1 Overview
3.1.1.1 Market Composition and Scenario
3.2 Key Factors Impacting the Market
3.2.1 Market Drivers
3.2.2 Market Restraints
3.2.3 Market Opportunities
3.2.4 Market Challenges
Chapter 4. Competition Analysis - Global
4.1 KBV Cardinal Matrix
4.2 Recent Industry Wide Strategic Developments
4.2.1 Partnerships, Collaborations and Agreements
4.2.2 Product Launches and Product Expansions
4.3 Market Share Analysis, 2023
4.4 Top Winning Strategies
4.4.1 Key Leading Strategies: Percentage Distribution (2020-2024)
4.4.2 Key Strategic Move: (Product Launches and Product Expansions: 2021, Oct - 2025, Jan) Leading Players
4.5 Porter Five Forces Analysis
Chapter 5. Global Generative Adversarial Networks Market by Technology
5.1 Global Conditional GANs Market by Region
5.2 Global Traditional GANs Market by Region
5.3 Global Cycle GANs Market by Region
Chapter 6. Global Generative Adversarial Networks Market by Application
6.1 Global Image Generation Market by Region
6.2 Global Text Generation Market by Region
6.3 Global Video Generation Market by Region
6.4 Global Audio & Speech Generation Market by Region
6.5 Global 3D Object Generation Market by Region
Chapter 7. Global Generative Adversarial Networks Market by Deployment
7.1 Global Cloud Market by Region
7.2 Global On-Premises Market by Region
Chapter 8. Global Generative Adversarial Networks Market by Type
8.1 Global Image-Based GANs Market by Region
8.2 Global Video-Based GANs Market by Region
8.3 Global Text-Based GANs Market by Region
8.4 Global Audio-Based GANs Market by Region
Chapter 9. Global Generative Adversarial Networks Market by Industry Vertical
9.1 Global Media & Entertainment Market by Region
9.2 Global Healthcare Market by Region
9.3 Global Retail & E-commerce Market by Region
9.4 Global Finance & Banking Market by Region
9.5 Global Automotive Market by Region
9.6 Global Other Industry Vertical Market by Region
Chapter 10. Global Generative Adversarial Networks Market by Region
10.1 North America Generative Adversarial Networks Market
10.1.1 North America Generative Adversarial Networks Market by Technology
10.1.1.1 North America Conditional GANs Market by Country
10.1.1.2 North America Traditional GANs Market by Country
10.1.1.3 North America Cycle GANs Market by Country
10.1.2 North America Generative Adversarial Networks Market by Application
10.1.2.1 North America Image Generation Market by Region
10.1.2.2 North America Text Generation Market by Region
10.1.2.3 North America Video Generation Market by Region
10.1.2.4 North America Audio & Speech Generation Market by Region
10.1.2.5 North America 3D Object Generation Market by Region
10.1.3 North America Generative Adversarial Networks Market by Deployment
10.1.3.1 North America Cloud Market by Country
10.1.3.2 North America On-Premises Market by Country
10.1.4 North America Generative Adversarial Networks Market by Type
10.1.4.1 North America Image-Based GANs Market by Country
10.1.4.2 North America Video-Based GANs Market by Country
10.1.4.3 North America Text-Based GANs Market by Country
10.1.4.4 North America Audio-Based GANs Market by Country
10.1.5 North America Generative Adversarial Networks Market by Industry Vertical
10.1.5.1 North America Media & Entertainment Market by Country
10.1.5.2 North America Healthcare Market by Country
10.1.5.3 North America Retail & E-commerce Market by Country
10.1.5.4 North America Finance & Banking Market by Country
10.1.5.5 North America Automotive Market by Country
10.1.5.6 North America Other Industry Vertical Market by Country
10.1.6 North America Generative Adversarial Networks Market by Country
10.1.6.1 US Generative Adversarial Networks Market
10.1.6.1.1 US Generative Adversarial Networks Market by Technology
10.1.6.1.2 US Generative Adversarial Networks Market by Application
10.1.6.1.3 US Generative Adversarial Networks Market by Deployment
10.1.6.1.4 US Generative Adversarial Networks Market by Type
10.1.6.1.5 US Generative Adversarial Networks Market by Industry Vertical