DICE：DICE 数据集专注于低光照图像增强，包含大量真实场景下低照度图像，适用于图像增强算法的开发与测试 。 LIME：LIME 数据集是低光照图像增强领域的经典无监督数据集，由极暗环境拍摄的 RAW 格式图像组成，主要用于暗部细节恢复与噪声抑制研究 。 MEF：MEF（Multi-Exposure Fusion）数据集包含同一场景下不同曝光程度的图像序列，专为多曝光融合和 HDR 重建任务设计 。 NPE：NPE（Naturalness Preserved Enhancement）数据集强调自然视觉保持，适用于低光照图像增强算法在真实场景中的自然性评估 。 VV：VV 数据集是高分辨率自然低光场景图像集合，涵盖城市夜景和室内弱光环境，常用于算法在真实场景中的性能评估。

通过非对称循环映射生成不成对的肖像画 我们为CVPR 2020论文“通过不对称循环映射生成不成对的肖像绘图”提供PyTorch实施。 该项目使用基于GAN的模型从面部照片生成艺术肖像画。 我们的拟议框架 样品结果 从左到右：输入，输出（样式1），输出（样式2），输出（样式3） 引文 如果您使用此代码进行研究，请引用我们的论文。 。 @inproceedings{YiLLR20, title = {Unpaired Portrait Drawing Generation via Asymmetric Cycle Mapping}, author = {Yi, Ran and Liu, Yong-Jin and Lai, Yu-Kun and Rosin, Paul L}, booktitle = {{IEEE} Conference on Computer V