[
    {
        "id": "osp-16025",
        "type": "article-journal",
        "title": "ماذا تقيس مسافة فريشيه؟ تحلل اتجاهي",
        "author": [
            {
                "family": "Lee",
                "given": "Yunghee"
            },
            {
                "family": "Kim",
                "given": "Jaeyeon"
            }
        ],
        "URL": "https://omanscience.com/ar/articles/what-does-fr-chet-distance-measure-a-directional-decomposition",
        "language": "en",
        "issued": {
            "date-parts": [
                [
                    2026
                ]
            ]
        },
        "abstract": "تُعد مسافة فريشيه المعيار الفعلي لتقييم النماذج التوليدية عبر المجالات، وتظهر بوصفها FID للصور وFVD للفيديو. وهي تلخص التباعد بين التوزيعات المولَّدة والمرجعية في عدد قياسي واحد، حيث تُفسَّر القيم الأدنى عادةً بوصفها جودة توليد أفضل. غير أن هذه النظرة القياسية الواحدة قد تحجب ما يحرك المقارنة. فعلى سبيل المثال، في مجموعة COCO، تؤدي زيادة خطوات أخذ العينات في الانتشار إلى تحسين درجات ImageReward لكنها تُسيء إلى FID فتزيده. وانطلاقاً من هذا التعارض، نسعى إلى جعل مسافة فريشيه أكثر قابلية للتفسير بكشف موضع التباعد. ولهذا الغرض نقدم مسافة فريشيه الاتجاهية، وهي متوسط مربع إسقاط إزاحة النقل الأمثل على اتجاه معين. وعبر دراسات حالة في الصور والفيديو والبروتينات، نجد أن عدداً صغيراً من الاتجاهات القابلة للتفسير يفسر معظم المسافة. ونستخدم هذه الاتجاهات لتفسير زيادة FID بمفاهيم دلالية تمثلها تضمينات CLIP، ولقياس انحياز FVD نحو المظهر الإطاري، ولإعادة النظر في تفسير Protein FID. ونتيح شيفرتنا المصدرية على: https://github.com/yhlee-add/directional-fd"
    }
]