测量协同创意图像生成中的多样性

质量和多样性已被提议作为评估协同创意系统生成内容的合理启发式标准，但迄今为止，关于后者的构成要素或如何衡量它，几乎没有达成一致。在评估生成模型多样性方面，所提出的方法存在局限性，因为它们将模型输出与真实值进行比较，而在大型预训练生成模型时代，真实值可能不可用，或者需要不切实际的计算量。我们提出了一种基于神经网络编码熵的替代方案，用于比较图像集之间的多样性，该方案不需要真实值知识且易于计算。我们还比较了两个预训练网络，并展示了选择如何与我们想要评估的多样性概念相关联。最后，我们讨论了这些度量在交互式系统中的构思、模型评估以及更广泛的计算创造力中的潜在应用。