GM-GANは従来のGANよりも高品質な画像を生成することができる主な理由は、幾何学的形態学的畳み込み演算子に基づいている点です。GM-GANでは、PDE-G-CNNsを利用して構築された層が、等変性のある多スケール浸食および拡張操作を導入し、非線形性を持つ特徴マップを生成します。これにより、薄い画像特徴が適切に抽出されます。また、ネットワークの複雑さが低減されます。このアプローチによってデータセット全体から半分だけ使用しても同等の結果が得られるため、訓練データ量の削減という効果もあります。