TSD-SR项目训练过程中SD3模型周期性黑斑问题分析与解决方案

TSD-SR项目训练过程中SD3模型周期性黑斑问题分析与解决方案

TSD-SR [CVPR 2025] Official implementation of the paper "TSD-SR: One-Step Diffusion with Target Score Distillation for Real-World Image Super-Resolution". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/TSD-SR

问题现象描述

在TSD-SR超分辨率项目开发过程中，研究人员发现当从Stable Diffusion 2.1-base版本切换到3.5版本时，输出图像会出现明显的周期性黑色斑点现象。这种异常表现为图像中规律分布的棋盘状纹理，在放大观察时尤为明显。值得注意的是，该问题在不同损失函数配置下都会出现，无论是仅使用L2损失，还是引入VSD和TSM损失组合的情况下。

问题根源分析

经过项目团队的深入研究和实验验证，可以确定该问题主要源于SD3（Stable Diffusion 3）模型架构的特性。具体表现为：

1. 模型结构敏感性：SD3采用的DiT架构对损失函数权重配置极为敏感，这与SD2版本形成鲜明对比。在SD2中调整损失权重对训练结果影响较小，而在DiT架构中，微小的权重变化就会导致训练曲线显著差异。

2. 单步推理缺陷：实验发现，当使用SD3进行1～4步的少步数推理时，同样会出现类似的斑点问题，这表明这是SD3模型本身在低步数场景下的固有缺陷。

解决方案与实践经验

项目团队通过系统性的实验探索，总结出以下有效的解决方案：

1. 学习率优化策略：

   • 采用更小的学习率进行训练
   • 配合更长的训练周期（需注意这会显著增加训练时间成本）

2. 损失函数平衡技巧：

   • 精心调整各损失项的权重比例
   • 建立动态平衡机制，避免单一损失项主导训练过程

3. 替代模型方案：

   • 实验表明，使用SDXL基础模型可以有效避免此类斑点问题
   • 在SD3必需场景下，可考虑采用混合模型策略

技术启示与建议

基于TSD-SR项目的实践经验，为开发者提供以下建议：

1. 当从SD2迁移到SD3时，需要重新设计训练策略，不能简单沿用原有参数配置。

2. 针对SD3模型的训练，建议：

   • 建立更细致的超参数搜索机制
   • 实现训练过程的可视化监控
   • 准备充足的训练时间预算

3. 在模型选型时，需要权衡SD3的新特性与其带来的训练挑战，对于实时性要求高的场景，SDXL可能是更稳定的选择。

该项目团队表示将在近期公开完整的训练代码，这将为社区开发者提供更直接的参考实现。对于遇到类似问题的研究者，建议密切关注项目更新，同时可以参考本文提供的解决方案进行尝试。

TSD-SR [CVPR 2025] Official implementation of the paper "TSD-SR: One-Step Diffusion with Target Score Distillation for Real-World Image Super-Resolution". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ts/TSD-SR