如何优化Stable Diffusion的数据合成质量

优化Stable Diffusion的数据合成质量可从以下方面入手：

1. 分布匹配优化

• 采用特征分布对齐，通过最大均值差异（MMD）量化并最小化合成数据与目标数据的分布差异，微调模型以适配目标分布。
• 引入条件视觉引导，结合CLIP模型的图像特征和文本嵌入，细化条件生成过程，确保合成图像在视觉和语义上与目标类别一致。

1. 模型训练策略

• 微调技术：使用LoRA（低秩适应）对预训练模型进行轻量化微调，提升特定任务生成能力。
• 损失函数设计：采用无保护损失（如摒弃DreamBooth的保留损失），专注分布对齐，避免过拟合特定样本细节。

1. 数据增强与预处理

• 动态提示优化：统一使用简洁提示格式（如“a photo of [类别]”），减少语义歧义。
• 多阶段数据增强：通过旋转、裁剪、颜色调整等操作扩充数据集，提升模型泛化能力。

1. 评估与迭代优化

• 使用nFID、CLIP Score、SSIM等指标量化生成质量，对比不同参数配置的效果。
• 通过早停法监控验证集性能，防止过拟合，选择最优训练步数。

关键方法来源：