LPIPS (知覚的画像類似度)読み: えるぴips（ちかくてきがぞうるいじど）

LPIPS (知覚的画像類似度)とは（詳しく解説）

LPIPS（Learned Perceptual Image Patch Similarity）は、2018年に提案された画像類似度の指標で、VGGやAlexNetなど学習済みネットワークの中間層の特徴量を比べ、層ごとの重みを人間の知覚判断データで学習して距離を出す。値は小さいほど似ており、0に近いほど見た目が近いとされる。PSNRやSSIMが画素単位の誤差に寄りがちなのに対し、ぼやけやテクスチャの違いを拾いやすく、超解像や画像生成、スタイル変換の評価で広く採用されている。2026年の実運用では、バックボーンの選択（alex・vgg）や入力の正規化範囲（-1〜1）、解像度で値が変わるため、比較する際は設定を固定する必要がある。一方で学習データに依存し、拡散モデルの出力など分布外の画像では人間の評価とずれることもある。計算負荷は軽くコストは小さいが、単独で使わずFIDやPSNR、目視と併用するのが現場の定石である。

LPIPS (知覚的画像類似度)の使用例

• 超解像モデルの比較で、PSNRが高くてもLPIPSが大きければ、見た目がぼやけた出力と判断して採用を見送る。
• 画像生成モデルを更新した際、同じプロンプトとシードの出力間でLPIPSを測り、見た目の変化量を数値で把握する。

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