FDrk

OpenAI 相关研究人员将 FID 集成到训练中，在 ImageNet 上取得低于 0.8 的分数

来自南加州大学、卡内基梅隆大学、香港中文大学和 OpenAI 的研究人员开发了一种名为 FD-loss 的新方法，该方法允许将 Fréchet Inception Distance (FID) 指标直接纳入图像生成模型的训练过程。该技术将统计计算与梯度更新分离，使得小型模型能够在 ImageNet 上实现低于 0.8 的 FID 分数。研究还表明，仅优化 FID 可能不总是能产生最佳的视觉效果，并提出了一个新的指标 FDrk，用于更鲁棒的评估。