Fréchet Inception Distance（FID）

背景

Fréchet Inception Distance（FID）是一种评估生成模型性能的指标，特别是在图像生成领域。它通过比较生成的图像与真实图像在特征空间中的分布差异来评估生成图像的质量。FID值越低，表示生成的图像质量越高，越接近真实图像。

FID最初由Heusel等人在2017年提出，用于评估生成对抗网络（GANs）的性能。它迅速成为图像生成领域最常用的评估指标之一，并被广泛应用于各种生成模型的评估，如变分自编码器（VAEs）、自回归模型等。

计算公式

FID的计算公式如下：
$$FID=\Vert {\mu }_r-{\mu }_g{\Vert }_2^2+Tr({\Sigma }_r+{\Sigma }_g-2({\Sigma }_r{\Sigma }_g{)}^{1/2})$$其中：

• ${\mu }_r$ 和${\mu }_g$ 分别表示真实图像和生成图像在特征空间中的均值向量。
• ${\Sigma }_r$和 ${\Sigma }_g$分别表示真实图像和生成图像在特征空间中的协方差矩阵。
• $Tr$ 表示矩阵的迹（即矩阵对角线元素的和）。
• $({\Sigma }_r{\Sigma }_g{)}^{1/2}$ 表示两个分布的协方差矩阵的几何平均。
  
  
  

组成部分

FID公式由两部分组成：

均值差异：$\Vert {\mu }_r-{\mu }_g{\Vert }_2^2$

• 这部分衡量了真实图像和生成图像均值向量之间的欧氏距离。
• 它反映了两个分布中心的差异。

协方差差异：$Tr({\Sigma }_r+{\Sigma }_g-2({\Sigma }_r{\Sigma }_g{)}^{1/2})$

• 这部分衡量了两个分布协方差矩阵的差异。
• 它反映了两个分布的形状和扩展程度的差异。

通过综合考虑均值和协方差的差异，FID能够全面地评估生成图像与真实图像在特征空间中的相似度。

计算步骤

计算FID通常包括以下步骤：

特征提取：

• 使用预训练的Inception模型（或其他特征提取器）从真实图像和生成图像中提取特征。
• 将图像输入到模型中，获取特征向量。

计算均值和协方差：

• 对于真实图像和生成图像的特征向量，分别计算均值向量 ${\mu }_r$和${\mu }_g$。
• 分别计算协方差矩阵${\Sigma }_r$ 和 ${\Sigma }_g$。

计算FID：

• 使用公式计算FID值：
  $$FID=\Vert {\mu }_r-{\mu }_g{\Vert }_2^2+Tr({\Sigma }_r+{\Sigma }_g-2({\Sigma }_r{\Sigma }_g{)}^{1/2})$$

优缺点

优点：

• 全面性：FID综合考虑了均值和协方差的差异，能够全面评估生成图像与真实图像的相似度。
• 可解释性：FID的计算公式具有明确的几何意义，易于理解和解释。
• 广泛性：FID被广泛应用于各种生成模型的评估，具有很好的通用性。

缺点：

• 计算复杂性：FID的计算涉及特征提取、均值和协方差计算等步骤，计算量较大。
• 对特征提取器的依赖：FID的性能在一定程度上依赖于特征提取器的选择，不同的特征提取器可能导致不同的评估结果。
• 对数据分布的敏感性：FID对数据分布的敏感性较高，对于某些特定的数据分布，FID可能无法准确反映生成图像的质量。
  
  
  

应用

FID在图像生成领域的应用非常广泛，包括但不限于：

1. 生成对抗网络（GANs）：评估GANs生成的图像质量。
2. 变分自编码器（VAEs）：评估VAEs生成的图像质量。
3. 自回归模型：评估自回归模型生成的图像质量。
4. 图像风格迁移：评估风格迁移模型生成的图像质量。
5. 图像超分辨率：评估超分辨率模型生成的图像质量。

通过计算FID，研究人员可以量化生成图像与真实图像之间的差异，从而更好地理解和改进生成模型。