Kohya_ss项目中SDXL模型训练时的state_dict加载错误分析与解决

问题概述

在使用kohya_ss项目进行SDXL模型的LoRA训练时，用户遇到了一个常见的模型加载错误。错误信息显示在加载UNet模型的state_dict时出现了大量"Unexpected key"的问题，导致训练无法正常启动。

错误现象分析

从日志中可以清晰地看到，错误发生在加载预训练模型的过程中，具体是在加载UNet组件的state_dict时。系统报告了大量意外的键名(key)，这些键名主要涉及UNet中的transformer块和输出块的各种权重参数。

典型的错误信息包括：

Unexpected key(s) in state_dict: 
"output_blocks.11.1.transformer_blocks.0.norm2.bias", 
"output_blocks.10.1.transformer_blocks.0.norm3.bias",
"output_blocks.6.1.transformer_blocks.0.attn1.to_out.0.bias"
...

问题根源

这种错误通常由以下几种情况导致：

1. 模型架构不匹配：尝试加载的预训练模型与当前代码期望的模型架构不一致。SDXL模型与标准SD1.5/2.1模型在架构上有显著差异。

2. 模型文件损坏或不完整：模型文件可能下载不完整或在转换过程中出现问题。

3. 版本不兼容：kohya_ss代码版本与模型版本不匹配，特别是当使用较新或较旧的模型时。

4. 模型格式问题：虽然用户尝试了多个预训练模型，但可能这些模型都不是专为SDXL设计的，或者转换方式不正确。

解决方案

用户最终通过尝试不同的预训练模型解决了这个问题。具体来说：

1. 使用专为SDXL设计的模型文件，如"epicphotogasm_ultimateFidelity"模型成功启动了训练。

2. 确保模型文件完整且正确下载，建议验证文件哈希值。

3. 检查kohya_ss版本是否支持所使用的SDXL模型版本。

训练性能注意事项

虽然用户最终解决了模型加载问题，但遇到了另一个问题：在4090显卡上训练时间估计异常长。这可能由以下因素导致：

1. 训练参数设置不当：如batch size过大、分辨率设置过高或学习率不合适。

2. 数据集问题：图像数量过多或重复次数设置不合理。

3. 硬件配置：虽然4090性能强大，但显存可能成为瓶颈，特别是在高分辨率训练时。

建议用户检查并优化训练参数，特别是：

• 适当降低训练分辨率
• 调整batch size以匹配显存容量
• 检查数据集大小和重复次数设置
• 考虑使用梯度累积等技巧

总结

SDXL模型训练中的state_dict加载错误通常源于模型架构不匹配或版本问题。通过选择正确的预训练模型可以解决这一问题。同时，合理的训练参数设置对于保证训练效率和稳定性同样重要。用户在实际操作中应当注意模型与训练代码的兼容性，并根据硬件条件优化训练配置。