在今年GTC 2019期间展示的GauGAN研究工具，NVIDIA在此次SIGGRAPH 2019正式开展前，宣布将开放此项工具让更多创作者能以此快速建造拟真的背景内容。

GauGAN是以生成式对抗网路 (GAN,Generative Adversarial Network)形式打造，主要可藉由事前完成训练的学习模型，让使用者能透过简单颜色涂鸦生成拟真图像，例如让系统预先完成学习什么是「岩石」，并且指定对应「灰色」，当使用者透过灰色进行绘画时，系统就会将灰色部分转换成岩石影像，并且与背景自然缝合，
而在此次SIGGRAPH 2019，NVIDIA则是宣布将开放此项研究工具，让更多创作者能以此建立各自学习模型，进而加速创作内容製作效率，例如电影工作者能以此更有效率地建立背景影像，无需像过往必须花费时间逐一绘製，对于游戏开发者也能更快完成3D场景建立，甚至可以用更简单方式进行置换调整，让整个创作流程可以更专注在内容本质。
目前NVIDIA并未计画让GauGAN工具以付费形式使用，并且可同时应用在2D平面影像，或是3D立体物件，因此对于影像内容创作者来说，将能增进不少创作效率，例如《魔戒》中磅礡场景即可透过更简单方式绘製，而不需要一草一木地逐一绘製，甚至可以确保所有场景物件的光影拟真效果，以及彼此对应关係。
在先前示范内容裡，电脑系统依然会依照真实物理表现与光影效果呈现变更后的景象内容，例如从原本油绿草地景象变更成冰天雪地场景，场景中的树木就会以枯树形式呈现。根据NVIDIA的说法，系统之所以可以正确反映这样的"自然"现象，其实也是基于持续学习各个影像内容所呈现结果，因此可以学习认知冰天雪地的场景应该只会出现枯
树，而不会有树叶茂密场景。