U-GAT-IT 在论文中公布了新创建的selfie2anime数据集，但需要梯子才能下载，在这里为了方便一起参加论文复现的同学使用，可以在AI studio中直接搜索和引用，有本地使用需求的同学也可直接下载，不需要科学上网！
论文笔记：U-GAT-IT: Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation
数据集背景：
- 对于selfie 数据集，包含46,836张自拍照，带有36个不同的属性。U-GAT-IT论文只使用女性的照片作为训练数据和测试数据。训练数据集的大小为3400，测试数据集的大小为100，图像大小为256×256。
- 对于 anime 数据集，作者首先通过 Anime-Planet (http://www.anime-planet.com/) 中检索了69926张动漫人物图像。在这些图像中，使用 anime-face detector (https://github.com/nagadomi/lbpcascade animeface) 提取了27,023张人脸图像。在只选择女性图像和手动去除单色图像后，一共收集了2个女性动漫人脸图像数据集，训练集和测试机的大小分别为3400和100，与selfie数据集相同。
- 最后，通过使用基于CNN的图像超分辨率算法(https://github.com/nagadomi/waifu2x)，将所有动漫人脸图像的大小调整为256 x 256。
数据集内容：
- trainA：真实自拍图像（源域），3400张，训练集；
- trainB：动漫人脸图像（目标域），3400张，训练集；
- testA：真实自拍图像，100张，测试集
- testB：动漫人脸图像，100张，测试集
