Awesome-Evaluation-of-Visual-Generation

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视觉生成评估方法全面汇总

该资源库汇集了视觉生成评估领域的各种方法。内容涵盖图像和视频生成模型评估、样本质量评估及用户控制一致性评估等多个方面。项目详细介绍了Inception Score、Fréchet Inception Distance等经典指标及最新评估方法。同时收录了视觉生成改进研究和其他相关资源,为该领域研究者提供全面参考。

视觉生成评估图像生成视频生成生成模型评估指标Github开源项目

Awesome Evaluation of Visual Generation

Visitor

This repository collects methods for evaluating visual generation.

overall_structure

Overview

What You'll Find Here

Within this repository, we collect works that aim to answer some critical questions in the field of evaluating visual generation, such as:

  • Model Evaluation: How does one determine the quality of a specific image or video generation model?
  • Sample/Content Evaluation: What methods can be used to evaluate the quality of a particular generated image or video?
  • User Control Consistency Evaluation: How to tell how well the generated images and videos align with the user controls or inputs?

Updates

This repository is updated periodically. If you have suggestions for additional resources, updates on methodologies, or fixes for expiring links, please feel free to do any of the following:

  • raise an Issue,
  • nominate awesome related works with Pull Requests,
  • We are also contactable via email (ZIQI002 at e dot ntu dot edu dot sg).

Table of Contents

<a name="1."></a>

1. Evaluation Metrics of Generative Models

<a name="1.1."></a>

1.1. Evaluation Metrics of Image Generation

MetricPaperCode
Inception Score (IS)Improved Techniques for Training GANs (NeurIPS 2016)
Fréchet Inception Distance (FID)GANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium (NeurIPS 2017)Code Code
Kernel Inception Distance (KID)Demystifying MMD GANs (ICLR 2018)Code Code
CLIP-FIDThe Role of ImageNet Classes in Fréchet Inception Distance (ICLR 2023)Code Code
Precision-and-RecallAssessing Generative Models via Precision and Recall (2018-05-31, NeurIPS 2018) <br> Improved Precision and Recall Metric for Assessing Generative Models (NeurIPS 2019)Code Code
Renyi Kernel Entropy (RKE)An Information-Theoretic Evaluation of Generative Models in Learning Multi-modal Distributions (NeurIPS 2023)Code
CLIP Maximum Mean Discrepancy (CMMD)Rethinking FID: Towards a Better Evaluation Metric for Image Generation (CVPR 2024)Code

<a name="1.2."></a>

1.2. Evaluation Metrics of Video Generation

MetricPaperCode
FID-vidGANs Trained by a Two Time-Scale Update Rule Converge to a Local Nash Equilibrium (NeurIPS 2017)
Fréchet Video Distance (FVD)Towards Accurate Generative Models of Video: A New Metric & Challenges (arXiv 2018) <br> FVD: A new Metric for Video Generation

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