当前位置: 首页 > news >正文 SD模型的评估指标(挖坑中..) news 来源:原创 2025/4/30 14:15:48 笔者基于SD1.5进行Dreambooth训练时,发现只有Loss值,而没有其他评估标准,这真的很奇怪。不像是目标检测还有mAP,超分还有PSNR和SSIM。 SD模型的评估指标 FID score:计算生成图与原始图的距离,越小越好。 CLIP score:计算生成图与提示词之间的相关性,越大越好。 相关文章: 【强化学习(实践篇)】#1 多臂赌博机网格世界 腾讯云智三道算法题 chrony服务器(1) Python赋能教育:构建智能考试评分系统的最佳实践 上位机知识篇---时钟分频 Android学习总结之自定义View绘制源码理解 springboot入门-controller层 多系统安装经验,移动硬盘,ubuntu grub修改/etc/fstab 移动硬盘需要改成nfts格式才能放steam游戏 YOLOv8改进新路径:Damo-YOLO与Dyhead融合的创新检测策略 第三方测试机构如何保障软件质量并节省企业成本? Xilinx FPGA支持的FLASH型号汇总 git 工具 架构进阶:105页PPT学习数字化转型企业架构设计手册【附全文阅读】 ARM架构的微控制器总线矩阵仲裁策略 【Android】四大组件之Activity Java 中 ConcurrentHashMap 1.7 和 1.8 之间有哪些区别? 【补题】Codeforces Global Round 20 F1. Array Shuffling Unity-Shader详解-其一 LabVIEW 工业产线开发要点说明 深入理解TransmittableThreadLocal:原理、使用与避坑指南 上海国际咖啡文化节开幕,北外滩集结了超350个展位 排除燃气爆炸、人为放火可能,辽宁辽阳火灾事故起火原因正在调查 企业取消“大小周”引热议,半月谈:不能将显性加班变为隐性加班 卡尼领导的加拿大自由党在联邦众议院选举中获胜 金融创新破局记:中小微企业转型背后的金融力量 牛市早报|今年国内核电项目审批首次开闸,离境退税起退点下调
笔者基于SD1.5进行Dreambooth训练时,发现只有Loss值,而没有其他评估标准,这真的很奇怪。不像是目标检测还有mAP,超分还有PSNR和SSIM。 SD模型的评估指标 FID score:计算生成图与原始图的距离,越小越好。 CLIP score:计算生成图与提示词之间的相关性,越大越好。