语义约束下的图像合成

21/24语义约束下的图像合成第一部分语义约束定义与表现形式 2第二部分语义图像生成管道概述 4第三部分条件生成模型的架构与原理 7第四部分基于注意力的语义指导生成 9第五部分生成对抗网络与语义约束整合 12第六部分领域特定语义嵌入策略 16第七部分评估语义图像生成模型的指标 18第八部分实践中的应用案例与挑战 21

第一部分语义约束定义与表现形式关键词关键要点【语义约束定义】

1.语义约束是指限制图像合成结果的语义信息，它定义了图像中预期包含的对象、场景和关系。

2.语义约束可以从各种来源获得，如文本描述、图像注释、知识库和人类专家。

3.语义约束有助于引导图像合成过程，确保生成的图像符合预期的语义内容。

【语义约束的表现形式】

语义约束定义

语义约束指图像中物体、场景和事件之间的语义关系，它提供了一种基于领域知识的高级表示，用于指导图像生成过程。这些关系可以包括对象类别、属性、空间布局和动作等。

语义约束的表现形式

语义约束通常通过以下几种形式表现：

1.标注数据集：

预先标记的图像数据集，其中每个图像元素都标注了语义信息。这些数据集可以提供大量且准确的语义约束，用于训练语义图像生成模型。

2.关系图：

图像元素之间关系的抽象表示。关系图可以描述对象之间的空间关系、属性相关性和交互作用。

3.规则和知识库：

基于领域知识定义的规则和限制。这些规则可以涉及特定场景或应用程序中的物体交互和场景布局。

4.嵌入式表示：

将语义信息编码为向量或张量的表示。嵌入式表示可以捕获语义概念之间的复杂关系，并用于指导生成模型的条件分布。

5.自然语言描述：

对所需图像的文本描述。自然语言描述可以通过语义解析器转换为语义约束，用于引导图像生成。

语义约束的分类

语义约束可以根据其源和粒度进行分类：

1.来源：

*人工注释：由人类注释员手动标注的约束。

*自动提取：从图像数据或其他来源自动导出的约束。

2.粒度：

*粗粒度：高层次的约束，例如对象类别和场景类型。

*细粒度：低层次的约束，例如特定对象实例的属性和位置。

语义约束在图像合成中的应用

语义约束在图像合成中发挥着至关重要的作用，它为生成模型提供了指导，使其能够生成语义一致、符合逻辑且逼真的图像。具体应用包括：

*条件图像生成：给定语义约束，生成符合这些约束的新图像。

*图像编辑：利用语义约束指导图像编辑操作，例如对象放置、属性修改和场景合成。

*图像增强：利用语义约束完善或增强现有图像，例如纹理合成、超分辨率和图像扭曲校正。

*虚拟现实和增强现实：生成语义一致且逼真的虚拟或增强现实场景。

*视觉效果：创建电影或视频中逼真的视觉效果，例如视觉特效和数字角色。第二部分语义图像生成管道概述关键词关键要点语义分割

1.语义分割的目标是将图像中的每个像素分配到一个语义类别，从而生成一个与原始图像大小相同的分段图。

2.语义分割模型通过学习图像中的像素和语义类别之间的对应关系，可以实现对复杂场景的细致分割。

3.常见的语义分割方法包括全卷积神经网络(FCN)、U-Net和DeepLab，这些方法利用编码器-解码器结构提取图像特征并预测语义标签。

图像生成器

1.图像生成器是一种生成模型，可以从输入的数据分布中生成新的图像。

2.图像生成器通常基于生成对抗网络(GAN)或变分自编码器(VAE)等框架，这些框架利用隐变量来控制生成图像的属性。

3.图像生成器可以通过学习输入图像的潜在分布并生成与其相似的图像来实现语义图像合成。

条件生成

1.条件生成是一种图像合成技术，其中生成图像受到额外条件的约束，例如语义标签或文本描述。

2.条件生成模型通过将输入条件信息与生成分布相结合，可以生成符合特定语义含义的图像。

3.常见的条件生成方法包括条件GAN和条件VAE，这些方法利用编码器-解码器结构将条件信息融入到图像生成过程中。

图像翻译

1.图像翻译是一种特殊的语义图像合成任务，其中生成图像与输入图像属于不同的风格或语义域。

2.图像翻译模型通过学习不同域之间的映射关系，可以将一幅图像从一个语义域翻译到另一个语义域。

3.常见的图像翻译方法包括循环生成对抗网络(CycleGAN)和跨域图像生成网络(Pix2Pix)，这些方法利用对抗性训练机制和像素级损失函数来实现域转换。

图像编辑

1.图像编辑是一种交互式图像修改技术，允许用户在输入图像的基础上进行语义编辑。

2.图像编辑模型通常基于图像分割和图像合成技术，可以实现对图像中特定区域或对象的局部语义修改。

3.常见的图像编辑方法包括语义图像编辑和交互式实例分割，这些方法利用语义约束和用户交互来实现精细的图像操作。

前沿趋势

1.域自适应图像生成：探索生成跨不同域或模态一致的图像的新方法，例如跨数据集和低光条件下的图像生成。

2.可解释图像生成：开发可解释的图像生成模型，提供对生成过程和结果的可解释性，以便于调试和优化。

3.无监督图像生成：探索从无监督数据中学图像生成模型的新方法，避免对标注图像数据集的依赖性。语义图像生成管道概述

语义图像生成管道旨在从语义信息（如标签、分割图或文本描述）生成逼真的图像。该管道通常由一系列相互连接的组件组成，包括编码器、解码器和鉴别器。

#编码器

编码器的作用是将语义信息编码成潜在表示形式。它通常由卷积神经网络（CNN）组成，逐层提取语义特征。每个卷积层使用不同的卷积核，学习语义特征的不同方面。池化层常用于卷积层之间，以减少特征图大小并增强特征鲁棒性。

#解码器

解码器负责将潜在表示解码成像素级别的图像。它通常由转置卷积层组成，逐层恢复图像的spatial结构。转置卷积层将特征图上采样到其原始大小，并应用可学习的卷积核来生成图像内容。

#鉴别器

鉴别器用于区分生成的图像和真实图像。它通常由CNN组成，通过学习图像分布的特征来执行此任务。鉴别器对生成图像执行二元分类，将其标记为真假。

#生成器与鉴别器交替训练

语义图像生成管道通常采用生成器对抗网络（GAN）的框架，其中生成器和鉴别器交替训练。生成器旨在生成逼真的图像，而鉴别器旨在区分生成的图像和真实图像。该训练过程由一个优化器协调，它会更新生成器和鉴别器的权重，以最小化生成器损失和鉴别器损失。

#生成器损失

生成器损失函数鼓励生成器产生逼真的图像，同时符合语义信息。常见的生成器损失函数包括：

*对抗性损失：衡量生成图像和真实图像之间的相似性，由鉴别器提供。

*感知损失：衡量生成图像和真实图像之间的视觉特征相似性。

*内容损失：衡量生成图像和特定语义内容之间的语义相似性。

#鉴别器损失

鉴别器损失函数惩罚鉴别器对真实图像的错误分类和对生成图像的正确分类。常见的鉴别器损失函数包括：

*二元交叉熵损失：衡量鉴别器预测准确性的传统分类损失。

*Wasserstein距离：基于Wasserstein度量的一种无梯度损失函数，可提高训练稳定性。

#管道变体

语义图像生成管道存在多种变体，包括：

*条件GAN：将额外的条件信息（如标签）作为输入，指导图像生成。

*CycleGAN：同时学习从源域到目标域和从目标域到源域的映射，促进跨域图像转换。

*Pix2PixGAN：专门用于图像到图像翻译任务，利用配对数据集中的输入图像和目标图像。

#应用

语义图像生成管道在各种应用中得到了广泛应用，包括：

*图像编辑和增强：图像的超分辨率、图像着色、图像风格迁移。

*医学图像分析：医学图像的分割、合成和增强。

*计算机视觉：对象检测、图像分类，生成合成数据以增强模型。

*娱乐：虚拟现实和增强现实，生成逼真的背景和场景。第三部分条件生成模型的架构与原理关键词关键要点【条件生成模型的生成机制】:

1.条件生成模型通过将输入条件与生成过程相关联来合成图像。

2.输入条件可以是文本描述、标签或其他相关信息，用于指导图像生成。

3.模型学习从条件中提取信息，并将其映射到图像表示中，从而生成符合条件要求的图像。

【条件生成模型的架构】:

语义约束下的图像合成中的条件生成模型

条件生成模型是生成式对抗网络（GAN）的一种类型，它利用条件信息生成数据，例如图像。在语义约束下的图像合成中，条件信息通常与场景、对象或语义分割图相关。

#条件对抗生成网络（CGAN）

CGAN是条件生成模型的一种，由Mirza和Osindero于2014年提出。它通过将条件信息输入生成器和判别器，将其扩展到GAN架构。生成器使用条件信息生成图像，而判别器尝试区分生成的图像和原始图像。CGAN的目标函数包括一个交叉熵损失项，用于衡量判别器的性能，以及一个条件损失项，用于鼓励生成器生成与其条件信息匹配的图像。

#条件辅助生成网络（CAGAN）

CAGAN是CGAN的扩展，由Odena等人于2016年提出。它通过在生成器和判别器中引入辅助分类器，进一步提高了生成图像的质量。辅助分类器对生成的图像及其条件信息进行分类。CAGAN的目标函数包括一个交叉熵损失项，用于衡量判别器的性能，以及一个分类损失项，用于鼓励生成器生成具有正确语义信息的图像。

#Self-AttentionGAN(SAGAN)

SAGAN是一种条件生成模型，由Zhang等人于2018年提出。它将自注意力机制应用于生成器和判别器中，以提高生成图像的局部一致性和语义质量。自注意力机制使网络能够关注图像的不同局部区域，从而生成更具凝聚力和语义意义的图像。

#StackGAN

StackGAN是一种多阶段条件生成模型，由Zhang等人于2017年提出。它通过使用一系列生成器和判别器来生成高分辨率图像。每个阶段的生成器使用前一阶段生成的图像及其条件信息作为输入，以渐进地提高生成的图像的质量和分辨率。StackGAN可生成高保真的图像，具有与条件信息一致的逼真的细节。

#StyleGAN

StyleGAN是一种条件生成模型，由Karras等人于2019年提出。它利用了一种称为渐进式生长的技术，以稳定生成器和判别器的训练过程。StyleGAN还将风格编码引入生成器，允许对生成的图像进行精确的风格操纵和编辑。StyleGAN可生成高度逼真且多样化的图像，并可用于各种图像合成和编辑应用程序。

#Pix2PixHD

Pix2PixHD是一种条件生成模型，由Wang等人于2018年提出。它使用了一个高分辨率生成器，该生成器结合了条件信息和高频图像细节来生成高质量的图像。Pix2PixHD还使用了一种基于感知的损失函数，该函数鼓励生成图像与原始图像在特征空间中匹配。Pix2PixHD可生成用于多种应用程序的高质量图像，例如图像编辑、语义分割和图像修复。第四部分基于注意力的语义指导生成关键词关键要点【基于注意力机制的语义引导生成】

1.注意力机制的应用：利用注意力机制识别输入图像中不同区域的语义含义，并根据语义信息指导生成器合成目标图像。

2.语义向量嵌入：将语义信息嵌入到低维向量空间中，并将其作为生成器的附加输入，增强生成图像与语义含义之间的相关性。

3.注意力引导的特征融合：注意力机制能够帮助模型从不同区域中提取特征并进行融合，从而生成更符合语义约束的图像。

【跨模态知识蒸馏】

基于注意力的语义指导生成

基于注意力的语义指导生成是一种图像合成技术，利用语义信息来引导生成过程，从而提升生成图像的真实性和视觉质量。该技术主要分为以下几个步骤：

1.语义分割

语义分割将图像划分为不同语义区域，为每个像素分配一个语义标签，例如，天空、草地或人物。这为生成过程提供了有关图像内容的高级语义理解。

2.语义指导注意图

语义指导注意图从语义分割结果中生成。它是一个热度图，其中每个像素的值表示该像素属于特定语义类的概率。该注意图用于指导生成器关注图像中的相关语义区域。

3.基于注意力的生成器

基于注意力的生成器采用编码器-解码器架构。编码器将输入图像和语义指导注意图编码为潜在表示。解码器利用该表示和注意图来逐像素生成输出图像。

4.注意力机制

注意力机制使生成器能够选择性地关注语义指导注意图中的特定区域。这有助于生成器生成与输入语义信息一致的图像。

优势

*语义一致性：基于注意力的语义指导生成通过利用语义信息，确保生成图像与输入语义标签保持一致。

*真实性和视觉质量：该技术生成的图像具有较高的真实性和视觉质量，因为注意力机制引导生成器关注图像中的重要语义区域。

*目标导向合成：语义指导信息使生成器能够生成满足特定语义目标的图像，例如，改变图像中的对象或场景。

应用

基于注意力的语义指导生成可用于广泛的图像合成任务，包括：

*场景生成和编辑

*对象替换和合成

*纹理生成

*图像风格迁移

相关研究

近年来，基于注意力的语义指导生成已成为图像合成领域的研究热点。一些具有代表性的研究包括：

*注意力引导的条件生成网络（AttnGAN）：将注意力机制引入生成对抗网络（GAN），以提高图像生成质量和语义一致性。

*语义指导的网络生成（SemanticGuidedNetworkGeneration）：提出一种基于注意力的生成器，从语义分割预测中指导图像生成。

*注意力引导的图像修改（AttentionGuidedImageManipulation）：使用注意力机制对图像中的特定语义区域进行编辑和操作。

结论

基于注意力的语义指导生成是一种强大的图像合成技术，利用语义信息来引导生成过程。该技术产生了真实、视觉上令人愉悦的图像，并适用于各种图像合成任务。随着注意力机制的不断发展，预计该技术将继续在图像合成领域发挥重要作用。第五部分生成对抗网络与语义约束整合关键词关键要点生成对抗网络的原理

1.生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，由两个神经网络组成：生成器网络和判别器网络。

2.生成器网络生成类似于真实图像的合成图像，而判别器网络将生成的图像与真实图像区分开来。

3.GAN通过使生成器网络和判别器网络竞争来提高生成图像的质量。

语义约束

1.语义约束为图像合成提供额外的信息，例如对象类别、场景布局和空间关系。

2.语义约束可以来自文本描述、分割图或其他元数据。

3.将语义约束融入图像合成可以生成更真实、更符合特定上下文的图像。

GAN与语义约束的整合

1.条件生成对抗网络（cGAN）将语义约束直接输入到生成器网络中，以指导图像合成过程。

2.结合语义分割，生成器网络可以生成具有特定对象或区域的图像。

3.基于文本的图像生成模型使用文本描述作为语义约束，产生符合文本描述的图像。

最新趋势

1.高分辨率图像合成：最新进展使生成器网络能够生成高分辨率（例如2K或4K）的图像，质量接近真实图像。

2.多模态生成：生成器网络能够生成多样化的图像，具有不同的风格、视角和语义含义。

3.编辑和操纵：研究人员探索将GAN与编辑和操纵技术相结合，以允许用户对生成的图像进行交互式修改。

前沿应用

1.艺术创作：GAN已用于生成抽象艺术、肖像画和风景画，为艺术家提供新的创作工具。

2.医疗成像：GAN可用于生成逼真的合成医疗图像，用于培训和诊断，同时保护患者隐私。

3.虚拟现实和增强现实：GAN生成的图像可用于创建逼真的虚拟环境和增强现实体验。生成对抗网络与语义约束整合

概述

生成对抗网络（GAN）是一种生成式模型，它通过对抗性训练过程来学习从潜在空间生成逼真的样本。然而，GAN在生成语义合理图像方面面临挑战。为了解决这个问题，研究人员探索了将语义约束整合到GAN架构中的方法。

语义约束的表示

语义约束可以采用各种形式，包括：

*类别标签：图像所属的预定义类别。

*掩码：突出显示图像中感兴趣区域的二进制掩码。

*分割图：图像各部分的像素级分割。

*文字描述：描述图像内容的自然语言句子。

整合方法

整合语义约束到GAN的常见方法包括：

*条件GAN：在生成器网络中引入附加输入，该输入提供语义约束。

*损失函数修改：修改GAN的损失函数，使其考虑语义约束的匹配程度。

*注意力机制：使用注意力机制来引导生成器网络关注语义约束中指定的重要特征。

*嵌入学习：学习将语义约束嵌入到生成器网络的潜在空间中。

条件GAN

条件GAN（cGAN）是将语义约束整合到GAN中的最直接方法。在cGAN中，生成器网络接受语义约束（例如类别标签）作为附加输入，并根据该输入生成图像。这种方法简单有效，但可能会产生过于依赖语义约束的图像。

损失函数修改

另一种方法是修改GAN的损失函数，使其考虑语义约束。例如，可以使用额外的损失项来惩罚生成图像与语义约束之间的差异。这种方法可以生成与语义约束更匹配的图像，但可能会导致生成质量下降。

注意力机制

注意力机制可以帮助生成器网络关注语义约束中指定的重要特征。注意力机制将语义约束映射到一个权重图，该权重图应用于生成器网络输出，突出了语义约束中相关区域。这种方法可以生成语义合理且细节丰富的图像。

嵌入学习

嵌入学习涉及学习将语义约束嵌入到生成器网络的潜在空间中。嵌入网络将语义约束转换为潜在空间中的向量，该向量与图像的内容和风格信息相结合。这种方法使生成器网络可以在不显式修改损失函数的情况下生成与语义约束匹配的图像。

评估方法

评估生成图像的语义合理性可以使用以下方法：

*人类评估：由人类评估员对图像的语义合理性进行评分。

*类别识别准确率：测量图像被正确分类的百分比。

*分割一致性：测量图像分割图与语义约束之间的一致性。

*文字描述相似性：测量图像描述与语义约束之间相似性的余弦相似度。

应用

生成对抗网络与语义约束整合已被用于各种应用中，包括：

*图像编辑：根据语义约束操作图像。

*图像生成：从文本描述或草图中生成逼真的图像。

*医疗成像：合成用于诊断和治疗的医学图像。

*无人驾驶：生成用于模拟和路径规划的逼真场景。

研究进展

研究人员正在不断探索新的方法来有效地将语义约束整合到GAN中。当前的研究方向包括：

*混合方法：结合多种整合方法以获得最佳性能。

*半监督学习：利用一部分带标签的数据和一部分无标签的数据来训练语义约束引导的GAN。

*可解释性：开发可解释的生成器网络，以了解其如何利用语义约束。

*现实图像生成：生成与真实图像难以区分的逼真语义合理图像。第六部分领域特定语义嵌入策略关键词关键要点语义约束下的图像合成中领域特定语义嵌入策略

主题名称：有监督语义嵌入

1.通过使用带标签的数据集，将语义信息直接映射到图像嵌入中。

2.允许生成器根据语义条件生成图像，例如对象类别、场景类型或情绪。

3.能够捕获复杂语义关系，从而实现精细的图像合成控制。

主题名称：无监督语义嵌入

领域特定语义嵌入策略

在语义约束下的图像合成任务中，一个关键挑战是如何将语义信息有效嵌入到图像生成模型中。领域特定语义嵌入策略应运而生，其通过利用特定领域的知识和语义信息，增强模型生成图像的语义一致性。

语义信息提取

*对象检测和分割：识别图像中的对象并将其分割成不同的语义区域，例如人脸、物体、背景等。

*文本信息提取：从图像中提取文本信息，例如标题、说明、标签等，这些信息可以提供丰富的语义线索。

*属性注释：收集图像的属性信息，例如性别、年龄、姿势等，这些属性可以描述图像中对象的语义特征。

语义表示

*词袋模型（BoW）：将提取的语义信息表示为词袋模型，其中每个单词或属性对应一个特征。

*词嵌入：利用预训练词嵌入技术将单词或属性映射到低维稠密的向量空间中，编码语义关系。

*图神经网络（GNN）：利用图结构表示语义信息之间的关系，其中节点表示对象或属性，边表示语义关联。

语义嵌入

*注意力机制：利用注意力机制将语义嵌入与生成模型的中间表示联系起来，赋予语义信息更高的权重。

*条件生成器：将语义嵌入作为条件信息输入生成器，指导模型生成符合语义约束的图像。

*语义正则化：在生成器损失函数中加入语义正则化项，鼓励模型生成与语义嵌入一致的图像。

特定领域示例

*人脸编辑：利用人脸属性注释（例如年龄、性别）嵌入语义信息，生成具有特定属性的逼真人脸。

*物体合成：利用对象分割结果嵌入语义信息，合成各种形状、颜色和纹理的物体。

*场景生成：利用文本描述嵌入语义信息，生成描述中指定的场景，包括对象布局、照明和天气条件。

优势

*语义一致性：通过嵌入语义信息，生成器可以生成与输入约束语义一致的图像。

*图像多样性：在特定领域的语义约束下，生成器可以生成具有语义多样性的图像，例如具有不同属性的人脸、不同形状的物体、不同场景。

*可控生成：通过修改输入语义信息，用户可以控制生成图像的语义特征，实现精确的图像编辑和合成。

局限性

*数据依赖性：领域特定语义嵌入策略依赖于高质量的语义注释数据，这在某些特定领域可能难以获得。

*噪声敏感性：语义嵌入可能会受到噪声或不准确注释的影响，从而影响图像合成的语义质量。

*计算成本：嵌入语义信息会增加模型的计算成本，尤其是在处理复杂场景时。第七部分评估语义图像生成模型的指标关键词关键要点图像质量评估指标

1.像素级度量：使用指标如峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)来衡量生成的图像与原始图像之间的像素差异。

2.感知质量度量：使用基于人眼感知的指标，例如多感知图像质量评估器(MIIQA)和人类视觉系统(HVS)特征。

多样性和真实性评估

1.弗雷歇距离(FID)：通过比较生成的图像与真实数据集之间的分布来衡量多样性。

2.生成图像真实性(GIR)：使用分类器来区分生成的图像和真实图像，从而评估真实性。

3.语义一致性度量：使用指标衡量生成的图像是否遵循原始图像中的语义约束。

语义语境保真度评估

1.上下文保真度度量：评估生成图像是否保留了原始图像中的语境和背景信息。

2.对象识别度量：使用对象识别模型来评估生成的图像中对象是否被正确识别和定位。

多模态评估

1.文本-图像一致性度量：评估生成的图像是否与给定的文本提示保持语义一致性。

2.语音-图像一致性度量：使用语音图像模型来评估生成的图像是否与给定的语音提示匹配。

交互式评估

1.用户研究：收集人类参与者的反馈，以评估生成的图像在主观感知和自然语言描述方面的质量。

2.可编辑性度量：评估生成的图像是否可编辑，允许用户以交互方式修改图像内容。评估语义图像生成模型的指标

定量指标

1.交叉熵损失(CE)

交叉熵损失衡量生成图像与目标图像之间的像素级差异。较低的CE表明生成图像与目标图像更相似。

2.FréchetInception距离(FID)

FID通过Inception网络计算特征空间中的生成图像和目标图像之间的距离。较低的FID表明生成图像在视觉上更接近目标图像。

3.InceptionScore(IS)

IS衡量生成图像的质量和多样性。它基于Inception网络的预测不确定性，较高的IS表明生成图像具有较高的视觉质量和多样性。

4.平均局部对数感知差异(LPIPS)

LPIPS计算生成图像和目标图像之间的感知差异。它基于VGG网络，考虑到人类视觉系统对不同图像区域的感知敏感性。较低的LPIPS表明生成图像在感知上更接近目标图像。

5.MS-SSIM

MS-SSIM衡量生成图像和目标图像之间的结构相似度。它计算各种尺度下的局部相似度，并考虑图像的亮度、对比度和结构信息。较高的MS-SSIM表明生成图像在结构上更接近目标图像。

定性指标

1.感知图像质量(PIQ)

PIQ由人类评估者对生成图像的视觉质量进行主观评分。它反映了生成图像在人类观察者眼中是否逼真和自然。

2.语义相似度(SS)

SS衡量生成图像和目标图像之间的语义相似度。它通过比较生成图像和目标图像的标注来评估生成图像是否正确捕获了目标语义。

3.语义覆盖率(SC)

SC衡量生成图像覆盖目标语义空间的程度。它通过计算生成图像中不同语义类别的频率来评估生成图像的语义多样性。

4.特征匹配

特征匹配比较生成图像和目标图像在特定特征图上的激活模式。它评估生成图像是否正确学习了目标图像的潜在语义特征。

5.对抗性欺骗率(FoolingRate)

对对抗性欺骗率衡量生成图像是否能够欺骗预训练的图像分类器。它反映了生成图像是否具有与目标图像相似的语义内容。

综合指标

1.语义FID(SemFID)

语义FID在FID的基础上融入语义相似度，同时考虑像素差异和语义差异。较低的语义FID表明生成图像在像素和语义上都更接近目标图像。

2.语义MS-SSIM(SSIM-Sem)

语义MS-SSIM在MS-SSIM的基础上融入语义相似度，同时考虑结构相似度和语义相似度。较高的语义MS-SSIM表明生成图像在视觉和语义上都更接近目标图像。

3.语义一致性(SemC)

语义一致性衡量生成图像中不同区域之间的语