生成器的作用是生成与训练数据相似的新数据，它接收一个随机噪声向量作为输入，并输出一个与训练数据相似的新数据。判别器的作用是判断输入数据是真实的训练数据还是由生成器生成的假数据。判别器接收输入数据并输出一个值，表示输入数据是真实数据的概率。

在训练过程中，生成器和判别器相互对抗，生成器试图生成更真实的数据来欺骗判别器，而判别器则试图区分真实数据和生成的假数据。通过不断迭代训练，生成器可以逐渐学习到如何生成更加逼真的新数据，而判别器也可以逐渐提高自己的准确性。

GAN在图像、音频、视频等领域都有广泛应用。例如，在图像领域，GAN可以用于生成逼真的人脸、风景等图片；在音频领域，GAN可以用于合成逼真的语音、音乐等；在视频领域，GAN可以用于合成逼真的动画、特效等。GAN的应用前景非常广阔，可以为许多领域带来新的创新和突破。