Latte项目训练过程中的FVD指标优化经验分享

训练资源配置对FVD指标的影响分析

在Latte视频生成模型的训练过程中，研究人员发现训练资源配置会显著影响FVD(Frechet Video Distance)指标的表现。通过对比实验发现，使用8块A100 80G GPU训练得到的FVD为34.00，而仅使用2块同型号GPU时FVD升高至71.01。这表明计算资源的规模对模型性能有直接影响。

训练策略优化方案

针对计算资源有限的情况，我们探索了多种优化方案：

1. 批次大小调整：将单GPU批次大小从默认的5增加到20，配合梯度检查点技术，有效提升了训练效率。实验证明，增大批次大小可以改善模型性能。

2. 模型权重选择：测试发现使用EMA(指数移动平均)模型比直接使用模型权重能获得更好的FVD结果。例如在30k epoch时，EMA模型的FVD为48.629，而普通模型为64.705。

3. 训练时长延长：持续训练能显著降低FVD值。从28k到30k epoch，FVD从52.836降至48.629，呈现持续下降趋势。

实践建议

对于资源受限的研究者，我们建议：

• 优先使用EMA模型进行评估
• 尽可能增大批次大小
• 保持足够的训练时长
• 考虑使用梯度检查点技术来突破显存限制

这些优化措施可以帮助研究者在有限资源下获得接近论文报告的性能指标。随着训练的继续，FVD指标有望进一步降低至接近原始论文报告的水平。