本发明公开了一种图像增强模型的训练和图像增强方法、装置、设备及介质。通过获取目标图像样本集；目标图像样本集包括：多个第一目标图像和多个第二目标图像；第一目标图像的对比度低于第二目标图像的对比度；将目标图像样本集中的目标图像输入循环生成对抗网络模型得到预测图像；循环生成对抗网络模型的生成网络包括：多个U型网络；根据预测图像和目标图像形成的损失函数训练循环生成对抗网络模型的参数；返回执行将目标图像样本集中的目标图像输入循环生成对抗网络模型得到预测图像的操作，直至得到目标图像增强模型，将传统循环生成对抗网络模型的对抗生成网络进行改进，能够提高图像增强精度和增强效果。