近年来，隐含的生成模型（例如生成对抗网络和扩散模型）已变得普遍。虽然这些模型确实显示出了显着的结果，但评估其性能是具有挑战性的。这个问题对于推动研究并从随机噪声中确定有意义的收益至关重要。当前，启发式指标（例如INCEPTION评分（IS）和特雷希特（Frechet Inception）距离（FID）是最常见的评估指标，但是它们所测量的内容尚不完全清楚。此外，关于他们的分数实际有多有意义的问题。在这项工作中，我们通过生成高质量的合成数据集来研究生成模型的评估指标，我们可以在该数据集中估算经典指标以进行比较。我们的研究表明，尽管FID和与几个F-Diverence确实相关，但它们的近距离模型的排名可能会差异很大，因此在用于Fain Graining比较时，它们有问题。我们进一步使用了这种实验环境来研究哪些评估度量与我们的概率指标相关。最后，我们研究用于FID等指标的基本功能。
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