Stable Diffusion微调中loss震荡问题解决方法

Stable Diffusion微调中loss震荡问题解决方法

在Stable Diffusion模型微调过程中，loss震荡是一个常见但棘手的问题。本文将分享几种有效的解决方案。

问题现象

微调时loss曲线出现剧烈震荡，训练不稳定，甚至导致模型无法收敛。

根本原因

1. 学习率设置过高
2. batch size过小
3. 数据分布不均匀
4. 模型参数更新方式不当

解决方案

方案一：调整学习率

# 原始学习率设置
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

# 推荐设置
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

方案二：使用学习率调度器

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=100,
    num_training_steps=total_steps
)

方案三：增加batch size

# 原始设置
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=2)

# 推荐设置
train_loader = DataLoader(dataset, batch_size=8)

最佳实践

1. 从较低学习率开始，逐步调整
2. 使用梯度裁剪防止梯度爆炸
3. 定期保存检查点避免训练中断

通过以上方法组合使用，通常可以有效解决loss震荡问题，提高微调稳定性。