paper： Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow

Low-Light Image Enhancement with Normalizing Flow归一化流：是一个简单的概率分布（例如，一个标准的正态分布）通过一个可逆的和可微的映射的序列转换为一个更复杂的分布。同时，通过将一个样本的概率密度函数转换回简单的分布，可以精确地得到其概率密度函数(PDF)值。现在广泛使用的损失函数存在的问题L1,L2损失类似的这种像素级损失不能对不同情况下的局部结构提供有效的正则化。由于对图像分布的像素级损失的简化假设，这些损失可能无法描述真实的视觉距离在图像流形中