当前位置: 首页 > news >正文 SD模型的评估指标(挖坑中..) news 来源:原创 2025/4/27 8:21:54 笔者基于SD1.5进行Dreambooth训练时,发现只有Loss值,而没有其他评估标准,这真的很奇怪。不像是目标检测还有mAP,超分还有PSNR和SSIM。 SD模型的评估指标 FID score:计算生成图与原始图的距离,越小越好。 CLIP score:计算生成图与提示词之间的相关性,越大越好。 相关文章: 【强化学习(实践篇)】#1 多臂赌博机网格世界 腾讯云智三道算法题 chrony服务器(1) Python赋能教育:构建智能考试评分系统的最佳实践 上位机知识篇---时钟分频 Android学习总结之自定义View绘制源码理解 springboot入门-controller层 多系统安装经验,移动硬盘,ubuntu grub修改/etc/fstab 移动硬盘需要改成nfts格式才能放steam游戏 YOLOv8改进新路径:Damo-YOLO与Dyhead融合的创新检测策略 第三方测试机构如何保障软件质量并节省企业成本? Xilinx FPGA支持的FLASH型号汇总 git 工具 架构进阶:105页PPT学习数字化转型企业架构设计手册【附全文阅读】 ARM架构的微控制器总线矩阵仲裁策略 【Android】四大组件之Activity Java 中 ConcurrentHashMap 1.7 和 1.8 之间有哪些区别? 【补题】Codeforces Global Round 20 F1. Array Shuffling Unity-Shader详解-其一 LabVIEW 工业产线开发要点说明 深入理解TransmittableThreadLocal:原理、使用与避坑指南 民航局:中方航空公司一季度运输国际旅客同比大增34% 京东美团开打,苦了商家? VR数字沉浸体验又添新节目,泰坦尼克号驶进文旅元宇宙 东北财大“一把手”调整:方红星任校党委书记,汪旭晖任校长 中科院新增三名副秘书长 药企销售的茶碱层层流转后部分被用于制毒,销售人员一审被判15年
笔者基于SD1.5进行Dreambooth训练时,发现只有Loss值,而没有其他评估标准,这真的很奇怪。不像是目标检测还有mAP,超分还有PSNR和SSIM。 SD模型的评估指标 FID score:计算生成图与原始图的距离,越小越好。 CLIP score:计算生成图与提示词之间的相关性,越大越好。