Pyramid-Flow项目训练中文本特征加载问题的解决方案

在Pyramid-Flow视频生成项目的训练过程中，开发者可能会遇到两个典型问题：显存不足(OOM)和文本编码器相关错误。本文将深入分析问题原因并提供完整的解决方案。

问题现象分析

当运行train_pyramid_flow_without_ar.sh训练脚本时，系统首先会报显存不足的错误。在尝试移除load_text_encoder相关代码后，又会出现新的错误提示：self.null_text_embeds未定义。这个错误发生在pyramid_dit_for_video_gen_pipeline.py文件的第610行附近。

根本原因

问题的核心在于Pyramid-Flow的视频生成流程需要处理文本嵌入特征。当直接移除文本编码器加载代码时，系统缺少了处理空文本("")的默认嵌入向量(null_text_embeds)，而这个向量在视频生成过程中是必需的默认值。

解决方案

正确的处理方式不是简单地移除文本编码器，而是需要预先计算空文本的嵌入向量。具体步骤如下：

1. 对空字符串("")进行编码，生成对应的文本嵌入
2. 将这些嵌入向量保存为null_text_embeds属性
3. 在后续的视频生成流程中使用这些预计算的空文本嵌入

实现建议

开发者可以参照以下伪代码逻辑实现解决方案：

# 初始化文本编码器
text_encoder = load_text_encoder()

# 预计算空文本嵌入
null_text = ""
null_text_embeds = text_encoder.encode(null_text)

# 将结果保存到模型属性中
self.null_text_embeds = null_text_embeds

注意事项

1. 显存优化：如果遇到OOM问题，建议先尝试减小batch size或调整模型规模
2. 文本处理：确保文本编码器能正确处理空字符串输入
3. 兼容性检查：验证预计算的空文本嵌入与模型其他部分的兼容性

通过这种预处理方式，既能解决null_text_embeds未定义的问题，又能保持模型的完整功能。这种方法也符合深度学习模型中常见的前期预处理模式，是处理类似问题的标准实践。