在Stable Diffusion微调过程中，loss震荡是一个常见但容易被忽视的问题。本文将结合生产环境实践经验，系统性地分析并提供可复现的解决方案。
问题现象
在微调SD模型时，loss曲线出现剧烈震荡，训练过程不稳定，甚至出现loss值为NaN的情况。这通常发生在以下场景：
- 学习率设置过高
- batch size过小
- 数据集存在异常样本
- 梯度爆炸
核心解决方案
1. 动态学习率调整
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
2. 梯度裁剪防止爆炸
# 在每次backward后添加
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
optimizer.step()
optimizer.zero_grad()
3. 数据预处理优化
- 过滤异常图像样本
- 统一图像尺寸和比例
- 使用数据增强保持一致性
实践建议
建议在训练初期使用较低学习率（1e-6），配合梯度裁剪，稳定训练后再逐步调整。通过TensorBoard监控loss变化，及时发现震荡趋势。
部署考量
生产环境部署时需将上述参数固化为配置项，避免因人为调整导致的训练不稳定。
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