FID（Fréchet Inception Distance）是一种用于评估生成模型和真实数据分布之间差异的指标。它是由Martin Heusel等人在2017年提出的，是目前广泛使用的评估指标之一。 FID是通过计算两个分布之间的Fréchet距离来衡量生成模型和真实数据分布之间的差异。Fréchet距离是一种度量两个分布之间距离的方法，它考虑到了两个分布的均值和协方差矩阵，可以更好地描述两个分布之间的差异。 在计算FID时，首先从真实数据分布和生成模型中分别抽取一组样本，然后使用预训练的Inception网络从这些样本中提取特征向量。接下来，计算两个分布的均值和协方差矩阵，并计算它们之间的Fréchet距离，得到FID值。FID值越小，表示生成模型生成的图像越接近于真实数据分布。 FID作为一种评估指标，被广泛用于生成模型的训练和评估中。它可以帮助我们更准确地评估生成模型的质量，并选择更好的生成模型。同时，FID也是一种客观的评估指标，可以避免人为主观因素对评估结果的影响。

FID^2 = ||\mu_1 - \mu_2||^2 + Tr(\Sigma_1 + \Sigma_2 - 2(\Sigma_1\Sigma_2)^{1/2})$ 其中，\mu1和\mu2分别代表真实数据分布和生成模型的均值向量，\Sigma1和\Sigma2分别代表真实数据和生成模型的协方差矩阵，T_r代表矩阵的迹，||·||代表矩阵的二范数。

公式中的FID^2代表真实数据分布和生成模型之间的Fréchet距离的平方。通过计算两个分布的均值协方差矩阵，并计算它们之间的Fréchet距离，可以得到FID值。FID值越小，表示生成的图像越接近真实数据分布。

需要注意的是，计算FID需要使用预训练的Inception网络从图像中提取特征向量，因此计算FID的过程需要先加载预训练的Inception网络。

国外一篇讲解的挺好，而且也有实现代码： FID讲解与实现

FID（Fréchet Inception Distance）分数的计算过程主要包括以下几个步骤：

在PyTorch中，可以使用pytorch_fid库来实现计算FID的功能。下面是使用pytorch_fid库计算FID的基本步骤：

下面是使用pytorch_fid库计算FID的基本代码示例：

pytorch_fid版本不同，使用方式不同，需要注意一下。 两个文件夹里面图片数量需要一样，大小尽量也一样，名字最好对应，这样才会将对应图片进行计算。

注意：评论区很多人因为scipy版本问题导致了一些问题，自己运行的时候需要注意一下版本问题。