本文综述生成模型评估与不确定性估计研究，提出核评分与相关熵的偏差-方差-协方差分解以实现无偏一致估计，并探讨概率密度预测、GAN评估指标（MMD、1-NN）、精度召回率、广义经验似然诊断及流形度量等方法，同时比较深度生成模型与经典异常检测的性能差异。

该文综述生成模型评估指标，指出FID和IS易受噪声、预处理及特征空间影响，可靠性不足，并提出SID、CMMD、密度与覆盖率等新指标，建议采用准蒙特卡洛积分修正偏差，以更准确评估图像生成质量。