Stable Diffusion微调中图像生成质量不稳定处理

Stable Diffusion微调中图像生成质量不稳定处理

在Stable Diffusion模型微调过程中，图像生成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案。

问题分析

质量不稳定主要源于以下因素：学习率设置不当、训练数据分布不均、批次大小选择不合理等。

解决方案

1. 动态学习率调整

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

2. 数据增强策略 使用MixUp、CutMix等技术提升数据多样性，减少过拟合。

3. 模型检查点保存 定期保存模型权重，避免训练中断导致的损失：

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    callbacks=[SaveCheckpointCallback]
)

最佳实践建议

• 保持训练数据的多样性
• 采用渐进式学习率策略
• 定期评估生成质量并调整参数

通过以上方法，可显著提升微调后模型的稳定性和生成质量。