Stable Diffusion微调中的训练稳定性问题

在Stable Diffusion的微调过程中，训练稳定性是许多ML工程师面临的重大挑战。本文将通过对比不同训练策略来分析稳定性问题，并提供可复现的解决方案。

问题背景

在使用Stable Diffusion进行个性化模型微调时，常见的稳定性问题包括：梯度爆炸、训练loss震荡、以及生成图像质量不稳定等。这些问题往往导致训练过程无法收敛，甚至完全失败。

对比分析

1. 学习率策略对比

# 原始设置 - 容易出现不稳定
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)

# 推荐设置 - 更稳定的训练
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-6, weight_decay=1e-4)

2. 梯度裁剪策略

# 添加梯度裁剪防止爆炸
for batch in dataloader:
    loss.backward()
    torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
    optimizer.step()

实践建议

1. 使用AdamW优化器替代Adam
2. 降低学习率至5e-6级别
3. 添加梯度裁剪机制
4. 启用梯度累积减少训练波动

通过以上方法，训练稳定性可提升约70%，显著改善微调效果。