MS-COCO FID evaluation for all models.  
We also evaluate MS-COCO FID for our models and DreamBooth. As shown in Table REF , our method has lower FID and only slightly worse occasionally compared to the \(16.35\)  FID of the pretrained model. This suggests our method doesn't change the generated image distribution on unrelated concepts. We measure FID [1]} using clean-fid library [2]}.

Оценка FID для всех моделей MS-COCO.

Мы также оцениваем FID MS-COCO для наших моделей и DreamBooth. Как показано в таблице REF, наш метод имеет более низкий FID и только иногда немного хуже, чем предварительно обученная модель с FID 16.35. Это говорит о том, что наш метод не меняет распределение сгенерированных изображений по нерелевантным концепциям. Мы измеряем FID [1] с использованием библиотеки clean-fid [2].