LoRA-Scripts项目训练SDXL模型时出现NaN问题的解决方案

在LoRA-Scripts项目中训练SDXL模型时，部分用户遇到了训练损失值(loss)持续显示为NaN的问题。这种情况通常表明训练过程中出现了数值不稳定的情况，需要从多个方面进行排查和调整。

问题现象分析

当训练过程中出现NaN值时，通常意味着模型在计算梯度或更新参数时出现了数值溢出或下溢。对于SDXL这类大模型训练，这种情况尤为常见，主要原因可能包括：

1. 学习率设置不当
2. 混合精度训练配置问题
3. VAE模块的数值稳定性问题
4. 优化器选择不合适

解决方案

1. 优化器调整

原配置中使用了AdaFactor优化器，虽然这种优化器对内存友好，但在某些情况下可能导致数值不稳定。可以尝试以下调整：

• 换用AdamW优化器
• 降低学习率至1e-6或更低
• 增加梯度裁剪(gradient clipping)

2. 混合精度训练配置

混合精度训练是提高训练效率的重要手段，但配置不当会导致数值问题：

• 确保mixed_precision设置为"fp16"或"bf16"
• 避免同时启用full_fp16和full_bf16
• 对于VAE模块，可以尝试启用no_half_vae选项

3. VAE模块处理

VAE模块对数值精度较为敏感：

• 使用专门针对SDXL优化的VAE模型
• 在配置中明确指定VAE路径
• 考虑禁用VAE的缓存(cache_latents)以测试是否为问题源头

4. 其他训练参数调整

• 降低批次大小(train_batch_size)
• 尝试禁用xformers以排除兼容性问题
• 检查分辨率设置是否与模型预期匹配
• 验证数据集和标注是否正确

推荐配置调整

基于经验，以下配置调整可能有助于解决NaN问题：

optimizer_type = "AdamW8bit"
learning_rate = 1e-6
mixed_precision = "fp16"
no_half_vae = true
train_batch_size = 1
gradient_checkpointing = true

后续验证

调整配置后，建议：

1. 先进行小规模训练测试(1-2个epoch)
2. 监控loss曲线和显存使用情况
3. 逐步调整参数至最优状态

通过系统性的参数调整和问题排查，大多数情况下可以解决SDXL模型训练中的NaN问题，使训练过程恢复正常。