생성 모델의 성능을 평가하는 새로운 지표를 개발하는 것은 매우 중요한 연구 방향이 될 수 있습니다. 기존의 평가 지표인 FID나 IS는 모델의 성능을 평가하는 데 유용하지만, 모든 측면을 반영하지는 못합니다. 따라서 Precision, Recall, Density, Coverage와 같은 새로운 지표를 개발하여 모델의 생성 능력을 더 포괄적으로 평가할 수 있습니다. 이러한 새로운 지표는 모델이 생성하는 샘플의 질과 다양성을 더 정확하게 측정할 수 있어, 생성 모델의 발전과 성능 향상에 기여할 수 있을 것입니다.