当前位置： 首页 > news >正文 SD模型的评估指标（挖坑中..） news 2025/7/1 10:16:34 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。 查看全文 http://www.dtcms.com/a/157712.html 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 职业教育新形态数字教材的建设与应用：重构教育生态的数字化革命 html初识 【JavaScript】自增和自减、逻辑运算符 LeetCode热题100——70. 爬楼梯 SQL盲注问题深度解析与防范策略 Python 第 11 节课 - string 与 random 的方法 《Vue3学习手记5》 科学养生，开启健康生活新方式 【Flume 】Windows安装步骤、配置环境 深度解析责任链Filter模式：构建灵活可扩展的请求处理管道
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。
