该数据集包含了多样化的动漫风格，既包括动漫人脸也包括自然照片人脸。具体来说，从Danbooru2019数据集中收集了8,898张动漫人脸，并从CelebA-HQ数据集中随机选取了8,898张女性人脸。在规模上，两个领域各有8,000张训练图像和898张测试图像，总计17,796张图像。该数据集的任务是进行从自然人脸到动漫人脸的图像转换。

arXiv260

Coloring – Synthetic Benchmark Dataset

图像处理

图像转换

Coloring是一个合成数据集，用于为Any2Graph提供基准测试。它包含输入图像和目标图的对，可用于图像到图或图到图像的基准测试。

github2026-02-12 更新190

DJI-day, Bosonplus-day, Bosonplus-night

热成像

图像转换

本文介绍了ThermalGen，一个自适应的基于流的生成模型，用于RGB到热成像的图像转换。为了支持大规模训练，我们整理了八个公开的卫星-航空、航空和地面RGB-T配对数据集，并引入了三个新的卫星-航空RGB-T数据集，包括DJI-day、Bosonplus-day和Bosonplus-night。这些数据集在不同时间、传感器类型和地理区域捕获，包含了丰富的RGB和热成像数据。ThermalGen

arXiv2025-09-29 更新1020

selfie2anime

图像转换

动漫风格生成

U-GAT-IT：Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation

AI_Studio2020-08-04 更新250