Stable Diffusion微调时图像生成质量下降原因
最近在使用Stable Diffusion进行模型微调时遇到了一个棘手的问题：微调后的模型在推理阶段生成的图像质量明显下降，出现了模糊、失真甚至风格不一致的情况。经过排查和复现，发现以下几个关键原因。
问题复现步骤
首先使用以下命令启动微调过程：
python train.py \
--model_path "runwayml/stable-diffusion-v1-5" \
--dataset_path "./my_dataset" \
--output_dir "./fine_tuned_model" \
--epochs 5 \
--learning_rate 1e-5
微调完成后，使用如下代码进行测试：
from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("./fine_tuned_model")
image = pipe("a beautiful cat", num_inference_steps=50).images[0]
image.save("test_output.png")
结果发现生成的图像质量远不如预期。
可能原因分析
- 学习率设置过高或过低：微调时使用了1e-5的学习率，但可能在某些情况下需要更小的学习率（如1e-6）来保持原始模型的特征。
- 训练轮次不足：只训练了5个epoch，可能导致模型未充分收敛，建议增加到10~20轮。
- 数据集质量控制：确保训练数据中没有噪声或低质量图像，使用
--max_train_samples参数限制训练样本数量以避免过拟合。 - 权重保存与加载问题：使用
save_pretrained()时未指定正确的配置参数，导致部分权重丢失。应使用以下方式保存：
pipe.save_pretrained("./fine_tuned_model", safe_serialization=True)
建议在微调前先对数据集进行质量评估，并根据具体场景调整超参数。
最佳实践
- 使用
--gradient_accumulation_steps避免显存溢出 - 启用
--mixed_precision fp16提升训练效率 - 定期保存检查点并使用tensorboard监控loss变化
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