pytorch FID

PyTorch FID（Fréchet Inception Distance）一种用于评估生成模型质量的指标，它通过比较生成图像与真实图像在特征空间中的分布差异来衡量生成图像的逼真程度。FID结合了图像质量和多样性的度量，被广泛应用于生成对抗网络（GAN）的评估。

FID的计算过程包括两个步骤：
1. 特征提取：使用预训练的Inception网络，将真实图像和生成图像分别通过网络，提取特征向量。
2. 计算距离：通过计算真实图像和生成图像特征向量的均值和协方差矩阵之间的Fréchet距离，来衡量两个分布之间的差异。

FID值越低，表示生成图像与真实图像的分布越接近，质量越高。