pytorch-fid是一款用于计算生成对抗网络（GAN）样本质量的Fréchet Inception Distance（FID）分数的工具。该工具将官方的Tensorflow实现移植到PyTorch，确保相似的准确性和方便性。用户可以自由选择特征层，适应不同的数据集，还支持GPU加速和保存原始数据集的统计信息，便于进行多模型比较，适合研究和开发高质量图像生成模型。

clean-fid是一个用于评估生成模型的开源工具库,致力于解决FID计算中的不一致问题。通过精确处理图像重采样和压缩等细节,该库确保了不同方法、论文和团队之间FID分数的可比性。clean-fid支持计算FID和KID指标,提供多个常用数据集的预计算统计数据,操作简便。它旨在为生成模型评估提供标准化和可靠的解决方案,提高了评估结果的准确性和可重复性。