Stable Diffusion微调时图像质量不稳定处理

在Stable Diffusion微调过程中，图像质量不稳定是一个常见问题。本文将分享几种有效的解决方法。

问题分析 微调时出现的图像质量波动主要源于学习率设置不当、训练轮数不足或数据集偏差。建议从以下几方面入手：

1. 学习率调整 使用较低的学习率（如1e-5到5e-6）进行微调，避免模型过度拟合。可采用余弦退火策略：

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

2. 数据集平衡 确保训练数据分布均匀，使用torch.utils.data.DataLoader的weighted sampling功能：

from torch.utils.data import WeightedRandomSampler
weights = [1.0] * len(dataset)
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(dataset), replacement=True)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, sampler=sampler)

3. 损失函数优化 结合L2损失和感知损失，提高图像质量稳定性：

perceptual_loss = PerceptualLoss()
l2_loss = nn.MSELoss()
def total_loss(pred, target):
    return l2_loss(pred, target) + 0.1 * perceptual_loss(pred, target)

4. 早停机制 设置验证集损失阈值，防止过拟合：

best_val_loss = float('inf')
patience_counter = 0
for epoch in range(epochs):
    # 训练代码...
    val_loss = validate(model, val_dataloader)
    if val_loss < best_val_loss:
        best_val_loss = val_loss
        patience_counter = 0
        torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')
    else:
        patience_counter += 1
        if patience_counter >= patience:
            break

通过上述方法，可以有效提升微调后图像质量的稳定性。