在Stable Diffusion微调过程中，生成图像质量下降是一个常见问题。本文将从技术角度分析可能原因并提供解决方案。
常见原因分析
1. 学习率设置不当
学习率过高会导致模型训练不稳定，过低则收敛缓慢。建议使用学习率调度器，如Linear Warmup + Cosine Annealing。
from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
cosine_scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=1000,
num_training_steps=total_steps
)
2. 数据集质量
低质量数据会严重影响微调效果。建议使用以下方法验证：
- 检查数据分布一致性
- 去除异常值和噪声数据
- 确保图像分辨率统一
3. 微调策略问题
不当的微调策略可能导致过拟合或欠拟合。推荐使用LoRA（Low-Rank Adaptation）方法，仅训练部分权重。
from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.1,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
4. 训练轮次控制
过多训练轮次可能导致过拟合。建议使用早停机制，监控验证集损失变化。
最佳实践
- 使用TensorBoard监控训练过程
- 定期保存中间模型检查点
- 建立完整的实验记录体系
通过以上方法论的系统性应用，可有效避免微调过程中图像质量下降问题。
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