FID和IS的区别

📊 生成模型评估:你选 IS 还是 FID?

在评估 GAN、Diffusion 等图像生成模型时,两个最常被提到的指标是:

🔹IS (Inception Score)

🔹FID (Fréchet Inception Distance)


🧠 Inception Score(IS)

IS 只看生成图像自身

  • 图像是否清晰?(预测分布是否尖锐)✅

  • 图像是否多样?(预测类别分布是否均匀)✅

🎯 数学形式是 KL 散度,衡量生成图像的每个预测 p(y∣x)p(y|x) 和平均预测 p(y)p(y) 的差异。

🚫 缺点:没有对比真实图像,很容易"刷分"。你只需要每类生成一张清晰图就能得高分。


🧠 Fréchet Inception Distance(FID)

FID 是"实打实的对比":

  • 把真实图像和生成图像都送入 Inception 模型

  • 比较它们提取出的特征分布差异(均值 + 协方差)

🎯 数学本质是 Fréchet 距离(两个高斯分布的距离)

✅ 更贴近人眼感知

✅ 能捕捉"模糊"、"模式坍缩"等问题

✅ 是学术界最主流的评估指标


📌 类比总结:

指标 看什么 参考真实图像? 容易刷分?
IS 生成图像本身 ❌ 否 ✅ 容易
FID 生成图像 vs 真实图像 ✅ 是 ❌ 不容易

🧭 实战建议:

在论文和工业应用中,IS 更适合快速测试 ,但FID 更值得信赖和发表

👉 所以如果你正在训练 GAN,请优先报告 FID,IS 作为辅助参考即可!


📌 你平时用哪个指标评估你的模型效果?欢迎评论交流👇

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