调试扩散模型训练问题需要系统的检查，重点关注监控、超参数和数据完整性。 首先，密切跟踪训练指标。 损失曲线应显示逐渐下降，但如果停滞或飙升，请调查潜在原因，例如不正确的噪声调度或不稳定的梯度。 例如，在没有适当缩放的情况下使用混合精度训练可能会导致损失中出现 NaN 值。 验证指标（例如，FID 分数）同样重要——如果训练损失提高但验证指标停滞不前，则您的模型可能会过拟合。 TensorBoard 或 WandB 等工具可以可视化这些趋势，并帮助及早发现异常。 此外，监控硬件指标（GPU 内存、利用率）以排除瓶颈或内存泄漏。
接下来，检查超参数和模型架构。 扩散模型对学习率和噪声调度很敏感。 学习率太高可能会导致发散，而学习率太低可能会停滞不前——从 1e-4 等值开始，并根据损失行为进行调整。 批处理大小也很重要：较小的批处理可能会引入噪声，而较大的批处理可能会导致内存问题。 对于架构，确保注意力层或时间步长嵌入等组件已正确实现。 例如，残差块中缺少连接会降低样本质量。 如果遇到梯度爆炸，请尝试梯度裁剪（例如，将梯度限制为 1.0）。 如果样本看起来模糊或不连贯，请调整噪声调度（例如，线性与余弦）以更好地与您的数据分布对齐。
最后，对数据和模型初始化执行健全性检查。 验证输入数据是否已正确标准化（例如，将图像缩放到 [-1, 1] 或 [0, 1]），以及增强（例如，随机裁剪）是否没有扭曲内容。 一个常见的陷阱是训练和推理之间的数据预处理不匹配。 使用单个批处理测试模型：如果损失没有减少，请检查冻结的层或不正确的参数更新。 对于初始化，预训练组件（例如，U-Net 主干）应与预期的输入维度匹配。 调试工具（例如，在训练期间保存中间样本）可以揭示问题（例如，由于激活饱和导致所有样本变黑）。 关键组件（例如，噪声预测网络）的单元测试可确保它们在完整训练运行之前按预期运行。