DiffSynth-Studio项目中LoRA训练导致输入帧保持能力丢失问题分析

在DiffSynth-Studio项目使用过程中，开发者发现了一个关于LoRA训练后模型行为异常的技术问题。本文将深入分析该问题的表现、原因及解决方案。

问题现象

当使用wan 14b i2v模型进行LoRA训练后，模型出现了两个明显的异常表现：

1. 输入帧保持能力丧失：原生模型能够较好地保持输入帧的特征，但训练后的LoRA模型失去了这一能力
2. 图像变形问题：生成内容出现整体被压扁的趋势，输出质量显著下降

技术分析

经过项目维护者的深入调查，确认这是一个真实的bug而非使用问题。问题的核心在于图像预处理环节的尺寸处理逻辑存在缺陷。

在模型推理过程中，当设置的height和width参数与input_image的实际尺寸不一致时，系统会自动进行resize操作。这一机制本应保证输入图像适配模型要求，但在LoRA训练后的模型中，这一处理流程出现了异常，导致了两个主要问题：

1. 特征保持能力下降：尺寸转换过程中丢失了原始图像的关键特征信息
2. 图像比例失调：resize算法未能正确保持原始宽高比，造成图像压扁现象

解决方案

项目团队已迅速修复了这一问题。修复方案主要优化了以下方面：

1. 改进了图像预处理流程，确保尺寸转换时保持原始特征
2. 优化了resize算法，保证宽高比正确维持
3. 增强了LoRA训练与推理的兼容性处理

技术启示

这一案例为AI视频生成领域的开发者提供了重要经验：

1. 预处理一致性：训练和推理阶段的预处理必须保持严格一致
2. 尺寸处理谨慎性：自动resize机制需要特别关注特征保持问题
3. LoRA适配性：微调模型时需全面验证各项功能的兼容性

该问题的及时修复体现了DiffSynth-Studio项目团队对技术质量的重视，也为社区贡献了一个典型的问题解决案例。开发者在使用类似技术时，应当特别注意预处理环节可能带来的潜在影响。