用于评估GAN模型的训练效果和生成能力，包括模式崩溃、分布散度、模型稳定性等方面，帮助优化GAN模型结构和训练策略。
25.5
描述：用于衡量生成图像与真实图像之间的距离，值越低越好。
1.2
描述：衡量生成图像路径的平滑程度，值越低越好。
5%
描述：衡量生成图像的多样性，值越低越好。
数据采集方式：从训练日志中读取生成器和判别器的损失值。
数据生成方式：模拟GAN训练过程，随机生成损失值。
数据采集方式：通过计算FID、PPL等指标，以及收集专家评分。
数据生成方式：模拟GAN模型生成图像，并计算评估指标。