傳統的多樣性評估指標如結構相似性指數（SSIM）和弗雷歐迪斯坦斯（FID）存在以下幾個局限性：
局部性評估：SSIM主要在圖像層面進行評估，無法全面反映整個數據集的多樣性，因為它通常依賴於局部特徵的相似性。
對於多樣性的敏感性不足：FID雖然能夠評估生成圖像的整體質量，但對於內類別多樣性的敏感性不足，可能無法捕捉到細微的變化。
缺乏標準化：這些指標通常不進行標準化，導致其絕對值在不同數據集之間的比較變得困難。
為了設計更加有效的評估指標，可以考慮以下幾點：
基於相似性分佈的評估：如SDICE指標，通過分析合成數據集與真實數據集之間的相似性分佈，提供更全面的多樣性評估。
引入多樣性驅動的指標：設計專門針對內類別和外類別多樣性的指標，能夠更好地捕捉數據集的變異性。
標準化和可比性：確保新指標具有標準化特性，使其在不同領域和數據集之間的比較變得可行。
這些改進將有助於更準確地評估合成數據集的多樣性，從而提高生成模型的性能。