Stable Diffusion微调时loss收敛缓慢处理

在Stable Diffusion微调过程中，loss收敛缓慢是常见问题。本文分享几种有效的优化策略。

问题分析 Loss收敛缓慢通常由学习率设置不当、数据质量差或模型过拟合引起。针对SD微调，建议从以下方面排查：

1. 学习率调整 使用学习率预热策略，初始学习率设置为1e-5到5e-6之间：

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-6, weight_decay=1e-4)

2. 数据增强优化 确保训练数据质量，使用如随机裁剪、颜色抖动等增强策略：

transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomResizedCrop(512),
    transforms.RandomHorizontalFlip(),
    transforms.ColorJitter(0.1, 0.1, 0.1)
])

3. 梯度裁剪 防止梯度爆炸：

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

4. 检查过拟合 使用验证集监控，若训练集loss持续下降而验证集loss上升，则出现过拟合。可添加早停机制：

early_stopping = EarlyStopping(patience=5, min_delta=0.001)

5. 模型结构调整 考虑冻结部分层，只微调最后几层：

for param in model.parameters():
    param.requires_grad = False
for param in model.model.layers[-2:].parameters():
    param.requires_grad = True

通过以上方法组合使用，通常可显著改善loss收敛速度。