随着深度学习的发展迅速，生成式模型如生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等取得了显著的进展。看似逼真的图像数据，仍旧会有结构缺陷等情况发生，那么如何客观、准确的评估这些生成式模型的性能，就成了我们需要解决的问题。有了客观的评估标准，对后续模型的迭代、以及用户的体验上能够有很清晰的认知，也能够很好的反映生成图像的真实感和自然度。研究人员意识到，评估生成式模型不仅仅要考虑生成图像和真实图像的