Slovník pojmov

Fréchetova inceptionová vzdialenosť (FID)

Čo je Fréchetova inceptionová vzdialenosť (FID)?

Fréchetova inceptionová vzdialenosť (FID, Fréchet inception distance) je metrika na posudzovanie kvality obrázkov generovaných AI. Skutočné a generované obrázky sa prepustia cez vopred natrénovanú sieť na rozpoznávanie obrazu (Inception v3) a porovnajú sa štatistické rozdelenia ich príznakov. Čím nižšia hodnota, tým bližšie sú generované obrázky skutočným fotografiám z hľadiska realizmu a rozmanitosti. FID bola zavedená v roku 2017 a je štandardom na porovnávanie generátorov obrázkov.

Témy

generovanie obrázkov
Hodnotiaca metrika
Výskum

Vyskúšajte KI.ordo

Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.

Spustiť demo

← Všetky pojmy

Súvisiace pojmy

Generatívna kontradiktórna sieť (GAN)

Generatívna kontradiktórna sieť (GAN, generative adversarial network) pozostáva z dvoch neurónových sietí trénovaných proti sebe: generátor vytvára umelé údaje, napríklad obrázky, a diskriminátor sa ich snaží odlíšiť od skutočných. Vďaka tomuto súboju sú výsledky čoraz realistickejšie. GAN boli predstavené v roku 2014 a formovali generovanie obrázkov, kým sa viac nerozšírili difúzne modely; používajú sa napríklad na syntetické trénovacie údaje alebo vylepšovanie obrázkov.

Neurónové siete
generovanie obrázkov
+1

Stable Diffusion

Stable Diffusion je rodina modelov na generovanie obrázkov, ktoré vytvárajú obrázky z textového popisu. Prvá verzia vyšla v roku 2022 a vznikla pod vedením Stability AI spolu s výskumnými partnermi. Technicky ide o latentný difúzny model, ktorý postupne mení obrazový šum na obrázok. Keďže váhy modelu sú zverejnené, možno ho prevádzkovať a prispôsobovať lokálne; komerčné použitie novších verzií upravuje vlastná licencia Stability AI (stav k októbru 2026).

generovanie obrázkov
difúzny model
+1

Benchmarking

Benchmarking v oblasti AI znamená systematické porovnávanie modelov alebo systémov pomocou definovaných úloh a kritérií. Verejné benchmarky merajú napríklad všeobecné znalosti, uvažovanie alebo schopnosť programovať; pre praktické použitie sú však najdôležitejšie testovacie prípady z vlastnej každodennej práce. Typickými kritériami sú správnosť, úplnosť, čas odozvy a náklady. Pomáha to rozhodnúť, či na úlohu stačí menší a lacnejší model.

Porovnanie modelov
Evaluation
+1

Šablóna

Rozpoznávanie obrazu

Rozpoznávanie obrazu je oblasť počítačového videnia, v ktorej softvér identifikuje, čo obrázok zobrazuje – objekty, osoby, text, logá alebo scény. Zvyčajne je založené na neurónových sieťach natrénovaných na veľkom množstve označených obrázkov. Uplatnenie siaha od kontroly kvality vo výrobe a triedenia produktových fotografií až po podporu medicínskeho zobrazovania. Pri obrázkoch osôb si osobitnú pozornosť vyžaduje ochrana údajov a možné skreslenie.

Počítačové videnie
Analýza obrazu
+1