過去藉由對抗生成網路 (Generative Adversarial Network,GAN)打造簡單線條繪製就能建立擬真影像GauGAN，以及可讓AI了解遊戲玩法，並且重新生成可遊玩遊戲內容的GameGAN之後，NVIDIA此次也將對抗生成網路應用在旗下環境模擬協作平台Omniverse，讓使用者能透過更簡單方式創見擬真3D場景、物件。
相較過往3D場景建模方式，目前藉由人工智慧技術應用，已經可以藉由自動生成方式快速建造，但如果要針對特定細節作調整的話，多半還是會需要花費不少時間手動處理。而在NVIDIA研究團隊近期所做設計，則是將過往用於GauGAN、GameGAN的對抗生成網路技術應用在Omniverse協作平台，讓3D環境下的建模變得更加簡單，甚至可以用於3D動畫影片製作。
在以經典影集《霹靂遊俠》 (Knight Rider)中登場的人工智慧車輛－霹靂車「KITT」 (台灣早期翻譯為「夥計」)為設計，NVIDIA藉由名為GANverse3D的訓練模型學習車輛各部位對應設計、功能及可能材質，例如輪胎材質為橡膠、可以轉動，而車門則會以烤漆、金屬材質打造，而車燈則可點亮或關閉等，並且配合PhysX物理材質工具與Omniverse協作平台開發工具，藉此讓人工智慧學習如何在3D環境裡「建造」一台「KITT」。
此項研究中，NVIDIA藉由55000張車輛影像讓人工智慧系統進行學習，並且可將2D平面影像正確渲染貼附於3D模型上，一旦要調整車輛顏色、材質，甚至車門或輪胎形式，僅需透過簡單點按即可切換。而完成製作模型甚至可以在3D環境中以不同形式呈現，因此也有利於3D影像內容創作，例如應用在廣告製作、動畫及電影拍攝等。
而在進一步說明中，NVIDIA也說明透過GANverse3D訓練的模型並非侷限在車輛，包含其他形狀物體等可以拆解為不同區塊的模型都能進行訓練，至於影像解析度會依照原本訓練素材而定，但之後也能藉由諸如DLSS等技術進行升頻處理，讓最後生成模型可以對應更高解析度顯示或使用需求。
另一方面，雖然目前尚未將3D模型與聲音內容，但或許未來也會考慮結合聲音內容，讓訓練後的3D模型可以更加生動，例如讓車輛對應引擎聲運轉，或是在車輛急停時候產生煞車聲音等。
