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四个常见图像质量／生成效果评价指标概览

指标	用途	结果输出	典型应用场景
MUSIQ	单幅 NR‑IQA（无需参考图像）	连续分值≈[0, 100]	手机拍照、图像增强管线
MANIQA	单幅 NR‑IQA，尤其针对 GAN 伪影	连续分值≈[0, 1] 或 [0, 10]	超分/去噪模型调优
CLIP‑IQA	单幅 NR‑IQA（零样本或少样本）	连续分值≈[0, 10]	多风格生成、审美评估
FID	分布级 评价生成模型	越小越好（理想 0）	GAN / Diffusion 训练早停、模型横向比较

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1  MUSIQ — Multi‑Scale Image Quality Transformer

是什么
MUSIQ 是 Google 于 ICCV 2021 提出的无参考图像质量评估模型，通过 多尺度 Vision Transformer 直接对原始分辨率图像打分，避免传统 CNN 必须裁剪/缩放而导致的构图破坏。citeturn2view0

核心思路

1. 多尺度表征：把同一幅图像按若干比例（如 1.0×、0.5×、0.25×）缩放后分别切成 16 × 16 patch。
2. Hash‑based 2D 位置编码 + Scale Embedding：解决不同尺度、不同长宽比 patch 的相对定位问题。
3. 共享 Transformer 编码：全局自注意力跨尺度“看图”，捕获细节与整体构图质量。
4. 全局池化 + MLP 回归：输出一个与主观 MOS（Mean Opinion Score）对齐的标量分值。

如何计算（推理阶段）

输入 RGB 图像 → 生成多尺度 patch → 位置/尺度嵌入 → Transformer → 全局平均池化 → 全连接层 → 质量分

使用官方预训练权重时，一行 PyTorch 代码即可：score = musiq_model(img_tensor).item()。

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2  MANIQA — Multi‑Dimension Attention Network for NR‑IQA

是什么
MANIQA 在 NTIRE 2022 冠军方案基础上提出，针对 GAN‑类伪影与高分辨率失真 引入多维注意力来提高 NR‑IQA 精度。citeturn3view0

核心结构

模块	作用
ViT 主干	提取四层多尺度特征
TAB (Transposed Attention Block)	在 通道维 做自注意力 → 重新分配特征重要性
SSTB (Scale Swin Transformer Block)	在 空间维 做局部‑跨尺度注意力
双分支加权预测	(i) Patch 权重分支 w_i (ii) Patch 质量分支 q_i → 最终分数 Σ w_i q_i

计算步骤

1. 将输入图像缩放到 384 × 384，喂入 ViT 得到多层特征。
2. 交替经过 TAB 和 SSTB 堆叠，强化全局/局部依赖。
3. 对每个 patch 同时预测 权重 与 质量，再加权求和。

features = ViT(img)
features = TAB(features) → SSTB(features)
score = Σ (softmax(W_w·features) ⊙ (W_q·features))

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3  CLIP‑IQA — 利用 CLIP 先验的零样本 IQA

是什么
AAAI 2023 的 “Exploring CLIP for Assessing the Look & Feel of Images” 发现，OpenAI CLIP 的视觉嵌入已隐式编码“质量/审美”信息，可在 零样本 情况下预测人类打分。citeturn1search1

两种常用实现

1. Prompt 对比法（完全零样本）
   • 取文本提示 “a high‑quality photo” 与 “a low‑quality photo”，用 CLIP 计算图像与两提示的相似度差 Δs；再做归一化得到 0–10 分。
2. 线性回归微调
   • 在小规模 MOS 数据上拟合 score = wᵀf + b（f 为 CLIP embedding）。只需十几分钟即可得到 SROCC≈0.9 的 NR‑IQA 模型。

推理流程（Prompt 法示例）

import torch, clip
model, preprocess = clip.load("ViT-B/32")
img = preprocess(PIL.Image.open("test.jpg")).unsqueeze(0).cuda()
text = clip.tokenize(["a high-quality photo", "a low-quality photo"]).cuda()
with torch.no_grad():img_f, txt_f = model.encode_image(img), model.encode_text(text)img_f, txt_f = img_f/ img_f.norm(dim=-1, keepdim=True), txt_f/ txt_f.norm(dim=-1, keepdim=True)
score = (img_f @ txt_f.T)[0]          # 2 维，取差值即可

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4  FID — Fréchet Inception Distance

是什么
FID 用来衡量 整批生成图像 与 真实图像 分布的距离，值越小代表生成结果越逼真、分布越接近真实。citeturn5view0

数学定义

设

• 真实图像经 Inception‑v3 pool3 得到特征分布 𝒩( μ_r, Σ_r )
• 生成图像同理得 𝒩( μ_g, Σ_g )

则
[
\text{FID}= |\mu_r-\mu_g|_2^{2}
+\operatorname{Tr}!\left(\Sigma_r + \Sigma_g - 2,\bigl(\Sigma_r \Sigma_g\bigr)^{\tfrac12}\right)
]

计算步骤

1. 准备 N_real 张真实图 & N_gen 张生成图  
2. 用 Inception‑v3（不含最后全连接层）提取 2048 维特征  
3. 计算两组特征的均值 μ 与协方差 Σ  
4. 按上式求值 → FID (数值越低越好；≤10 通常被认为很高质量)

实践提示

• N ≥ 10 000 时估计更稳定；生成图不足可多次采样。
• 使用与论文一致的 TensorFlow /Inception 权重，否则绝对值可有系统偏移。

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小结

• MUSIQ、MANIQA、CLIP‑IQA 都是 单幅无参考 质量评估器，本质是深度学习回归模型，前两者需专门训练，CLIP‑IQA 可以零样本使用。
• FID 则是 分布级 距离指标，需要一批生成图，与真实数据对比，常与 IS、KID 等一起报告。
  根据项目目标（评估单张质量还是评估生成模型整体性能）选择合适指标，并保持实现细节（预处理、模型版本）的一致，才能得到可比较的结果。