cleanfid库的fid使用，及其使用CLIP模型clip_vit_b_32计算FID

cleanfid库的fid使用，及其使用CLIP模型clip_vit_b_32计算FID

本博客简介

这篇博客详细介绍了如何使用 cleanfid 库计算 Fréchet Inception Distance (FID)，特别是利用 CLIP 模型 clip_vit_b_32 计算 FID 分数来评估生成图像的质量。内容涵盖了 FID 的概念和原理、cleanfid 库的安装与配置、从缓存中加载与手动加载模型的方法，以及解决可能遇到的依赖问题。通过这篇教程，可以掌握使用 cleanfid 库计算fid的完整流程，并能够解决服务器环境中遇到的联网与模型下载问题。

1. FID简介

FID（Fréchet Inception Distance）是一种用于衡量生成图像质量的评估指标，特别常用于生成对抗网络（GAN）和其他生成模型的效果评估。FID 通过量化生成图像和真实图像之间的差异来衡量生成图像的“真实感”。

图来自：https://github.com/GaParmar/clean-fid?tab=readme-ov-file

原理概述

FID 的计算方法主要包括以下步骤：

1. 特征提取：首先，将真实图像和生成图像通过一个预训练的图像识别网络（如 Inception V3）提取特征，这些特征通常是图像中间层的激活值。这些激活值可以被看作是图像的特征向量。

2. 高斯分布假设：对于真实图像和生成图像的特征向量集合，分别计算它们的均值和协方差矩阵，假设它们符合多维高斯分布。

3. Fréchet 距离计算：将两个高斯分布之间的距离（即 Fréchet 距离）作为真实图像分布和生成图像分布之间的差异度量。Fréchet 距离计算公式如下：

   $$\text{FID}=||{\mu }_1-{\mu }_2|{|}^2+\text{Tr}({\Sigma }_1+{\Sigma }_2-2({\Sigma }_1{\Sigma }_2$$