Stable Diffusion微调中图像质量不稳定优化方案

在Stable Diffusion微调过程中，图像质量不稳定是一个常见问题。本文分享一套系统性优化方案。

问题分析 微调时图像质量波动主要源于学习率设置、训练轮数和数据分布不均。建议使用learning_rate=1e-5作为起始点，并采用余弦退火调度策略。

核心优化步骤

1. 数据预处理：确保所有图像尺寸一致（如512x512），并进行归一化处理

from torchvision import transforms
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((512, 512)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5])
])

2. 训练参数调优：使用AdamW优化器，设置weight_decay=0.01
3. 损失函数稳定：采用L2损失并添加梯度裁剪防止梯度爆炸
4. 验证集监控：每5个epoch评估一次，及时停止过拟合

部署建议 微调完成后，使用--xformers参数启动模型以提升推理性能。此方案已在多个生产环境验证，可显著提升微调稳定性。