如何提高Stable Diffusion数据合成的准确性

提高Stable Diffusion数据合成准确性可从以下方面入手：

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，微调模型以匹配真实数据分布。
• 条件视觉引导：结合CLIP模型提取的文本嵌入和图像特征，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，如使用“photo of [类别]”等结构化提示。

1. 模型与训练策略改进

• 潜在先验初始化：利用VAE编码器获取真实样本的潜在代码，指导反向扩散过程，提升合成样本质量。
• 微调技术：使用LoRA等轻量化方法微调预训练模型，适应特定任务需求，减少计算成本。
• 动态提示优化：统一提示格式（如“a photo of [类别]”），避免语义歧义，提升生成准确性。

1. 评估与迭代优化

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

1. 数据增强与规模效应

• 对真实数据进行旋转、裁剪等增强，扩大训练集多样性，辅助模型学习更鲁棒的特征。
• 增加合成数据规模，可显著提升模型泛化能力，甚至超越真实数据训练效果。