比較原圖與修改版本時，像素差異未必等於人眼感受到的差異。FoMo 以 reference-based perceptual distance metrics（參考式感知距離模型）處理這個問題，透過 FLUX.1-dev 的 img2img 軌跡製造有次序的影像變體，並以此訓練影像品質評估（image quality assessment，IQA）模型，屬於開源模型項目。
它的關鍵做法，是在 diffusion model 的去噪流程中，於不同 denoising steps 重新接回生成軌跡。重新接入得越早，生成圖與原圖的感知偏離通常越大；這個 forking moment 便提供了密集而有排序的監督訊號。項目用 480k 組影像資料配合 pairwise ranking objective，減少依賴人手逐張標註的成本。
項目提供七個模式，涵蓋 LPIPS、DISTS、DreamSim，以及以 frozen DINOv3、CLIP、MAE backbone 配合 prediction head 的版本。DreamSim 透過 LoRA adapters 微調，而 dinov3、clip、mae 會把兩張圖片按次序讀入同一組 token；預設會計算兩個方向的平均分，處理輸出可能不對稱的問題。
- lower score 代表兩張圖片更相似，raw 輸出也是公開評估採用的數值
- output=’loss’ 可提供以 identity pair 為錨點的 perceptual loss
- CNN 類模型使用固定 256px crop，DreamSim 使用固定 224px crop
- DINOv3、CLIP、MAE 支援 64 至 256px 隨機裁剪，並以 zero-padding 和 attention masking 組批
- 項目可透過 Python 套件 fomo-iqa 載入預訓練模型，直接比較參考圖與測試圖
FoMo 適合需要自動判斷生成圖片、編輯版本或重建結果相似程度的研究者與影像工具團隊。它的限制也很清楚：訓練訊號來自 FLUX.1-dev 的生成軌跡，不能直接等同人類偏好；不同 backbone 的輸出形式、裁剪策略與對稱處理亦會影響比較結果，因此應按工作流程選擇模型並自行驗證。