以下是一些提升 Stable Diffusion 模型训练效果的方法：
在传统深度学习时代，凭借生成器与判别器对抗训练的开创性哲学思想，GAN（Generative adversarial networks）可谓是在生成式模型中一枝独秀。同样的，在AIGC时代，以SD模型为代表的扩散模型接过GAN的衣钵，在AI绘画领域一路“狂飙”。与GAN等生成式模型一致的是，SD模型同样学习拟合训练集分布，并能够生成与训练集分布相似的输出结果，但与GAN相比，SD模型训练过程更稳定，而且具备更强的泛化性能。这些都归功于扩散模型中核心的前向扩散过程（Forward Diffusion Process）和反向扩散过程（Reverse Diffusion Process）。在前向扩散过程中，SD模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。而在反向扩散过程中，SD模型进行去噪声过程，将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。具体流程与图解如下所示：前向扩散过程（Forward Diffusion Process）→ \rightarrow图片中持续添加噪声反向扩散过程（Reverse Diffusion Process）→ \rightarrow持续去除图片中的噪声SD模型的加噪和去噪图解【1】扩散模型的基本原理
我们了解了训练中的加噪和去噪过程，SD训练的具体过程就是对每个加噪和去噪过程进行计算，从而优化SD模型参数，如下图所示分为四个步骤：从训练集中选取一张加噪过的图片和噪声强度（timestep），然后将其输入到U-Net中，让U-Net预测噪声（下图中的Unet Prediction），接着再计算预测噪声与真实噪声的误差（loss），最后通过反向传播更新U-Net的参数。完成U-Net的训练，我们就可以用U-Net对噪声图片进行去噪，逐步重建出有效图像的Latent Feature了！在噪声图上逐步减去被U-Net预测出来的噪声，从而得到一个我们想要的高质量的图像隐特征，去噪流程如下图所示：【3】语义信息对图片生成的控制SD模型在生成图片时，需要输入prompt，那么这些语义信息是如何影响图片的生成呢？答案非常简单：注意力机制。在SD模型的训练中，每个训练样本都会对应一个标签，我们将对应标签通过CLIP Text Encoder输出Text Embeddings，并将Text Embeddings以Cross Attention的形式与U-Net结构耦合，使得每次输入的图片信息与文字信息进行融合训练，如下图所示：
train_text_encoder：是否在SD模型训练时对Text Encoder进行微调，如果设置为true，则对Text Encoder进行微调。lr_scheduler：设置学习率调度策略，可以设置成linear,cosine,cosine_with_restarts,polynomial,constant(default),constant_with_warmup,adafactor。如果不单独指定，择默认会使用constant学习率调度策略。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，不让破损数据中断训练进程。in_json：读取数据集json文件，json文件中包含了数据名称，数据标签，数据分桶等信息。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，也可以理解为每个epoch中，训练集数据迭代的次数。（经验分享：如果数据量级小于一千，可以设置为10；如果数据量级在一千与一万之前，可以设置为5；如果数据量级大于一万，可以设置为2）shuffle_caption：当设置为true时，对训练标签进行打乱，能一定程度提高模型的泛化性。