$$ \operatorname{IS}(G)=\exp \left(E {\mathrm{D}_{\mathrm{KL}}(p(y \mid x) \| p(y))}\right)

\newline

IS =\{x \in \mathbb{R}: x>0\} $$

• DKL - p(y|x) * (log(p(y|x)) – log(p(y)))
• p(y|x) - условное распределение вероятностей
• p(y) - предельное распределение вероятностей
• E - математическое ожидание

IS характеризует две составляющие: качество изображения и степень разнообразия сгенерированных картинок

PTR метрика:

PTR характеризует близость фотографий к реальным, созданных человеком. В ее основе две составляющие:

1. Соответствие изделий на сгенерированых фотографиях их изделиям на исходных данных

   • Соответствие модели изделия:

     $$ X_a = \{x \in \mathbb{R}: 0 <= x <= 10\} $$

   • Соответствие фактуры ткани:

     $$ X_b = \{x \in \mathbb{R}: 0 <= x <= 10\} $$

   • Соответствие фурнитуры и сложных деталей:

     $$ X_c = \{x \in \mathbb{R}: 0 <= x <= 10\} $$

   При условии, если на изделии отсутствуют сложные детали и фурнитура, значение параметра должно быть равно 10.

   • Соответствие цвета изделия:

     $$ X_d = \{x \in \mathbb{R}: 0 <= x <= 10\} $$

Реалистичность людей и локаций на сгенерированных фотографиях:

• Реалистичность лица:

  $$ Y_a = \{y \in \mathbb{R}: 0 <= y <= 10\} $$

• Соответствие позы и ракурса модели:

$$ Y_b = \{y \in \mathbb{R}: 0 <= y <= 10\} $$

• Соответствие локации:

  $$ Y_с = \{y \in \mathbb{R}: 0 <= y <= 10\} $$