如何解决Stable Diffusion数据合成中的过拟合问题

Stable Diffusion 数据合成过拟合的成因与判定

• 典型现象包括：生成结果出现噪点、纹理破碎、细节复制粘贴，对提示词过度敏感或失去泛化，以及多样性下降（人物/风格反复出现相同构图与背景）。这些多与学习率过高、训练步数过多、数据重复或缺乏变化有关。实践中，DreamBooth 等微调尤其容易在人脸等小样本场景过拟合，需要尽早监控并干预。

数据与训练集构建

• 去重清洗：对训练集进行重复/高度相似图像检测与剔除。可用AHash/PHash/DHash做快速粗筛，再用CLIP 特征余弦相似度做语义级精筛；当重复图像占比超过15%时，常见后果是收敛速度下降约40%、FID上升约23%。清洗后保留多样视角、光照、服装、背景与相机角度的样本，可显著提升泛化。
• 增强与标注：在预处理阶段使用自适应尺寸裁剪（如 mindim=512、maxdim=1024）与翻转增强（水平翻转通用；垂直翻转仅用于无方向性场景），在不改变语义的前提下增加变化；同时保证高质量标注/提示词与图像一一对应，减少模型对错误线索的依赖。

训练超参数与正则化

• 学习率与步数：采用低学习率 + 早停策略，按验证集/样本质量逐步加步数寻找“sweet spot”。例如人脸常用 1e-6，约 800–1200 步；物体可用 2e-6、约 400 步，超过后易出现噪声与过拟合迹象。
• 正则化组合：在 UNet/VAE 注意力与残差块引入Dropout 0.05–0.2，优化器配合权重衰减 1e-5量级；小样本优先 Dropout，风格任务适度降低 Dropout 并提高权重衰减；启用EMA（指数移动平均）稳定训练与泛化。
• 文本编码器：在资源允许时微调文本编码器，通常能提升提示解释性、真实感并降低过拟合风险；若显存受限，可尝试与 Textual Inversion 组合，但需警惕其更易复制训练样式带来的过拟合倾向。

推理与验证策略

• 调度器与步数：过拟合时优先使用DDIM采样，推理步数提高到约100，通常能比 PNDM/LMSDiscrete 获得更干净的结果；若仍不理想，回退检查数据与步数是否过量。
• 监控与早停：持续观察训练/验证损失曲线与生成样本多样性，并定期计算FID等指标；一旦出现验证指标恶化或样本多样性骤降，及时降低学习率/提前停止并回滚到最佳检查点。

进阶与实用建议

• 正则化强度模板：作为起点可尝试Dropout=0.1 + 权重衰减=1e-5；人物微调可给embedding_reg_weight=0.01；风格迁移用Dropout=0.05 + 权重衰减=2.0，再按验证集细调。
• 合成数据增强：在数据稀缺时，用现成扩散模型进行语义保持的图像编辑（如改变外观属性但保留类别与结构），将合成样本加入训练可显著提升下游任务的域外泛化与准确率。
• 资源与流程：显存不足时可采用分步/梯度累积、混合精度训练与EMA；建立清洗 → 增强 → 训练 → 验证 → 早停的标准流程，并固化最佳超参数与检查点，便于复现与迭代。