以下是一些提升 Stable Diffusion 模型训练效果的方法：
理解核心原理： 与 GAN 等生成式模型相比，SD 模型学习拟合训练集分布，训练过程更稳定且泛化性能更强，这归功于其核心的前向扩散过程和反向扩散过程。 前向扩散过程是对图像持续添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵，反向扩散过程则是去噪声直至生成图像。 掌握训练全过程： 训练具体过程是对每个加噪和去噪过程进行计算，从而优化 SD 模型参数。包括从训练集中选取加噪过的图片和噪声强度输入到 U-Net 中，让其预测噪声，计算预测噪声与真实噪声的误差，最后通过反向传播更新 U-Net 的参数。 完成 U-Net 的训练后，可对噪声图片进行去噪，逐步重建出有效图像的 Latent Feature。 利用语义信息控制图片生成： SD 模型生成图片时输入的 prompt，其语义信息通过注意力机制影响图片生成。在训练中，每个训练样本对应标签通过 CLIP Text Encoder 输出 Text Embeddings，并以 Cross Attention 的形式与 U-Net 结构耦合，使图片信息与文字信息融合训练。 微调训练参数： train_text_encoder：设置是否在训练时对 Text Encoder 进行微调。 lr_scheduler：设置学习率调度策略，如 linear、cosine 等。 lr_warmup_steps：在启动学习率调度策略前，先固定学习率训练的步数。 debug_dataset：训练时对数据进行 debug 处理，防止破损数据中断训练进程。 in_json：读取数据集 json 文件，其中包含数据名称、标签、分桶等信息。 train_data_dir：读取本地数据集存放路径。 dataset_repeats：整个数据集重复训练的次数，可根据数据量级进行设置。 shuffle_caption：设置为 true 时，对训练标签进行打乱，能一定程度提高模型的泛化性。