即使使用为速度和准确性而设计的先进采样器，扩散过程有时也可能产生不理想的结果。生成的样本可能出现视觉伪影、缺乏细节或显得模糊。了解常见原因并建立系统方法来诊断这些问题，对于稳定生成高质量输出非常重要。这通常涉及检查所选采样器、其参数 (parameter)（如步数）、引导机制（如CFG）以及模型本身之间的关联。
常见采样问题和可能的原因
当生成的图像未达到预期时，请考虑以下常见问题及其可能来源：
高频噪声或颗粒感
- 表现： 图像显得斑点状，包含细小的像素级噪声模式，或整体看起来“粗糙”，尤其是在平滑区域。
- 可能原因：
- 采样步数不足： 最常见的原因。求解器没有足够的迭代次数来完全去噪样本，留下了残余噪声。对于旨在用最少步数实现极快速度的采样器而言，尤其如此。
- 激进的求解器设置： 高阶求解器（DPM-Solver++、UniPC）在步数很少时可能“抄近路”过多，无法准确捕捉真实的ODE/SDE轨迹。
- 噪声调度问题： 噪声调度 βt 可能不适合特定数据或模型，可能在采样早期阶段（低 t）留下过多的噪声方差。
- 量化 (quantization)误差： 如果使用量化模型（例如INT8），降低的精度有时会引入噪声伪影。
- 不恰当的EMA权重 (weight)： 在推理 (inference)过程中不使用指数移动平均（EMA）权重，相比于平均权重，可能会导致输出稳定性降低且噪声更多。
模糊或缺乏精细细节
- 表现： 图像看起来柔和，缺乏锐利边缘或复杂纹理，显得“失焦”或“模糊不清”。
- 可能原因：
- CFG尺度过强： 非常高的引导尺度（w）有时会使采样器进入模型习得分布的“饱和”区域，导致模式崩溃或过度平滑的输出，因为模型在努力满足强条件的同时保持合理性。
- 采样器选择： 某些确定性ODE求解器相比于随机SDE求解器，甚至在特定步数下的DDPM，可能固有地产生略微平滑的结果。
- 模型训练不足： 模型可能没有完全收敛或未能学习训练数据中存在的精细细节。
- 后期采样问题： 发生在采样过程末期（低 t）的问题，此时通常会解决精细细节。分配给此阶段的步数不足可能导致模糊。
- VAE解码器问题（潜在扩散）： 如果使用潜在扩散模型（如Stable Diffusion），性能不佳的VAE解码器可能从潜在表示中重建模糊图像，即使扩散过程本身运行良好。
重复模式或平铺伪影
- 表现： 图像中纹理、物体或结构元素的不自然重复。
- 可能原因：
- CNN归纳偏置 (bias)： U-Net架构中卷积层的局部感受野有时会导致平铺模式，尤其是在未良好正则化 (regularization)或注意力机制 (attention mechanism)未有效捕捉长距离依赖的情况下。
- 注意力机制问题： 崩溃或性能不佳的注意力层可能无法整合全局背景，导致局部特征重复。
- 数据集偏差： 如果训练数据包含重复模式，模型可能会学习并再现它们。
- 特定条件： 注入条件的方式在某些情况下可能无意中鼓励重复。
颜色偏差或偏移
- 表现： 不真实的颜色，颜色深浅之间可见的色带，或影响整个图像的整体不自然色偏。
- 可能原因：：
- 数值不稳定性： 特别是在使用混合精度训练或推理 (inference)时，小的数值误差会累积，导致颜色偏移。在采样过程中查找NaN或Inf。
- 归一化 (normalization)层： 归一化层（例如GroupNorm、AdaLN）的错误实现或不稳定性会影响特征统计信息以及潜在的颜色表示。
- 数据预处理/后处理： 数据加载管道中的问题（不正确的归一化）或最终图像转换（例如，将模型输出范围映射到RGB）会扭曲颜色。
- VAE颜色问题（潜在扩散）： VAE组件在编码或解码过程中可能引入颜色偏移。
结构或解剖学上的不一致
- 表现： 对于人脸、人物或特定物体等场景尤其相关。生成的输出显示特征扭曲、不可能的配置，或普遍畸形的结构（例如，多余的肢体、扭曲的面部）。
- 可能原因：
- 模型局限： 模型可能缺乏准确捕捉复杂结构的能力或架构复杂程度。
- 数据覆盖不足： 训练数据可能不包含足够多特定姿势、变体或复杂配置的例子。
- 引导强度过高： 高CFG尺度会放大模型中的偏差或弱点，导致其生成夸张或扭曲的特征以匹配提示。
- 采样器不稳定性： 采样器可能会采取数值不稳定的步骤，尤其是在复杂提示或高引导下，导致结构发散。
系统化的调试策略
排查采样问题需要隔离变量。避免同时更改多个参数 (parameter)。
- 固定随机种子： 使用固定的随机种子，以确保调试时的可复现性。
- 基线检查： 如果可能，从已知良好的配置开始（例如，标准DDIM采样器，适中步数如50，适中CFG尺度如7.5）。
- 隔离参数：
- 改变CFG尺度： 使用不同的 w 值（例如1、3、5、7、10、15）生成样本。观察伪影和提示对齐 (alignment)的变化。高 w 通常会增加伪影，但能改善提示遵循度。
- 改变步数： 显著增加采样步数（例如100、200）。如果伪影减少，问题可能与求解器近似误差或去噪时间不足有关。找到达到可接受质量所需的最小步数。
- 比较采样器： 使用不同的采样器（DDIM、DPM-Solver++、UniPC、Euler A等），在相同的随机种子、步数和CFG尺度下生成。这会显示采样算法固有的差异。
- 检查模型权重 (weight)： 确保您使用的是预期的模型检查点。通常，EMA权重比原始训练权重提供更好、更稳定的结果。
- 检查条件： 验证文本提示或其他条件信号是否被正确处理。使用更简单的提示进行测试。
- 可视化中间步骤： 如果您的框架允许，请在中间时间步（例如 t=T,T−k,T−2k,...,0）保存图像。这可以准确指出伪影在反向过程中 何时 出现。早期的问题可能与噪声调度有关，而晚期的问题可能与精细细节重建有关。
- 禁用优化： 暂时禁用量化 (quantization)或其他推理 (inference)优化（如编译），以查看它们是否是问题来源。
- 检查VAE（潜在扩散）： 如果适用，通过独立编码和解码真实图像来测试VAE的重建质量。
无分类器引导（CFG）尺度、提示对齐度和伪影水平之间的权衡。增加CFG通常会提高对齐度，但在某个点后也可能增加伪影。通常需要找到恰当的平衡点。
一个用于排查常见采样问题的简化决策流程。首先调整CFG尺度和步数等主要参数，然后再转向采样器选择或检查模型/优化方面。
优化技术的影响
请记住，前面讨论过的优化，如量化 (quantization)和模型蒸馏，有时会引入伪影，这是为了换取速度或减小模型大小。
- 量化： 将模型权重 (weight)和激活值降至较低精度（例如FP16、INT8）会引入小误差，这些误差在迭代采样过程中可能会累积。这可能表现为噪声、颜色偏移或精细细节的轻微退化。通常需要量化感知训练（QAT）或仔细的训练后校准（PTQ）技术来最大程度地减少这些影响。如果在量化模型后出现伪影，请将其输出与原始FP32/BF16模型进行比较，以确认量化是原因。
- 蒸馏： 尽管像一致性模型这样的技术旨在高保真度，但蒸馏有时可能导致学生模型无法完美复制教师模型的行为，可能导致输出更平滑或出现原始模型中不存在的轻微伪影。
通过有条不紊地检查潜在原因并隔离变量，您可以有效地诊断和减轻大多数常见采样问题，确保您的先进扩散模型高效生成高质量结果。
