LPIPS

释义 Definition

LPIPS 是一种用于衡量两张图像在“人类感知上有多相似”的指标，常用于图像生成、超分辨率、去噪等任务的效果评估。它通常基于深度神经网络（如 VGG、AlexNet）的特征来计算感知差异。

发音 Pronunciation (IPA)

/ˌɛl piː aɪ piː ɛs/

例句 Examples

We report LPIPS to measure perceptual quality.
我们报告 LPIPS 用来衡量感知质量。

Although PSNR is high, the model still looks worse by LPIPS, suggesting the artifacts are perceptually noticeable.
尽管 PSNR 很高，但在 LPIPS 上该模型看起来仍更差，这表明这些伪影在感知上是明显的。

词源 Etymology

LPIPS 是缩写，来自 Learned Perceptual Image Patch Similarity，最早因 2018 年的论文而广泛流行：用“学习到的深度特征”来近似人类对图像差异的感受，因此被称为“学习式的感知相似度”指标。

相关词 Related Words

• SSIM
• PSNR
• FID
• Perceptual
• Metric
• Similarity
• VGG
• AlexNet

文学与著名作品 Literary / Notable Works

• Richard Zhang et al. (2018), The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric（提出并推广 LPIPS 的经典论文）
• 图像生成与超分辨率论文/报告中常见：将 LPIPS 与 PSNR、SSIM 一起作为定量评估指标（例如 GAN、Diffusion、SR 相关工作）
• 开源实现与文档（如常见的深度学习工具库与评测脚本）中经常以 “LPIPS” 作为函数或指标名出现