如何评估Stable Diffusion数据合成的性能

评估Stable Diffusion数据合成性能可从以下方面入手：

• 定量指标
• FID（Fréchet Inception Distance）：衡量生成图像与真实图像分布的相似性，值越小质量越高。
• CLIP Score：评估生成图像与文本提示的语义一致性，值越高匹配度越好。
• SSIM（结构相似性）：衡量图像结构保真度，值越接近1表示图像质量越高。
• 定性评估
• 人类视觉评估：通过问卷或人工标注判断图像真实性、细节丰富度等。
• 多样性分析：检查生成样本的差异性，避免重复（如计算样本间特征距离）。
• 任务适配性
• 分类任务：用合成数据训练模型，测试其在ImageNet等基准上的准确率、泛化能力。
• 分布外泛化：评估模型对未见过数据的适应能力，如使用OOD数据集测试。
• 效率指标
• 生成速度：单张图像生成时间，受采样步数、模型优化影响。
• 资源占用：计算资源（如GPU显存）和能耗，影响实际部署成本。

参考来源：