Stable Diffusion微调时loss不收敛问题诊断

在Stable Diffusion微调过程中，loss不收敛是一个常见但复杂的问题。本文将从数据、模型配置和训练策略三个维度进行诊断。

问题现象 微调时loss值波动大或持续不下降，通常表现为loss曲线呈水平线或震荡。

诊断步骤

1. 检查数据质量：

from datasets import load_dataset
import torch

dataset = load_dataset("your_dataset")
# 确保图像尺寸统一且无明显噪声
print(dataset["train"][0]["image"].size)

2. 检查学习率设置：

from diffusers import StableDiffusionPipeline
from transformers import CLIPTokenizer

# 使用较小的学习率，如1e-5或更小
optimizer = torch.optim.AdamW(
    model.parameters(),
    lr=1e-5,
    weight_decay=0.01
)

3. 检查梯度裁剪：

# 添加梯度裁剪防止梯度爆炸
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)

解决方案

• 降低学习率至1e-5
• 确保数据预处理一致性
• 使用梯度裁剪
• 增加训练epoch数观察收敛趋势

此问题常见于未充分预处理数据或学习率设置不当的场景，建议按上述步骤逐一排查。