用笔记本显卡从零练视频生成模型

想挑战一下在自己的游戏本上从零训练一个视频生成模型，结果现在卡在了一个非常尴尬的阶段。虽然模型能学到一点大概的色彩分布和场景布局，但生成的画面完全没法看，角色认不出来，细节也全是糊的，甚至训练到后期会出现画面局部变黑的情况。

目前的配置和实验细节如下：

• 架构设计： 采用了基于 Flow Matching 的时空 UNet。为了保证帧间一致性，我在里面加了 Temporal Convolution Blocks 和 Temporal Attention。
• 模型规模： 参数量大概在 20.8M 左右，通道数从 96 逐步增加到 384。
• 生成规格： 目标是生成 64x64 分辨率、16 帧长度的视频。
• 数据情况： 用了大约 6000 段《猫和老鼠》的视频片段，每段采样 16 帧，做了 2 倍采样并缩放到了 64x64。
• 训练参数： Batch size 设为 4，用的是 Adam 优化器，学习率固定在 2e-4。

看了下 Loss 曲线，MSE 降到 0.063 左右就开始原地踏步了。从 160 epoch 到 280 epoch，这 120 多个 epoch 跑下来，Loss 居然只降了不到 0.006，这明显是撞到天花板或者训练陷入局部最优了。

我现在挺纠结的，不知道该继续死磕还是直接换思路。我有几个比较困惑的点：

• 模型容量问题： 20M 的参数量跑 64x64 的视频，是不是真的到极限了？
• 损失函数优化： 现在纯用 MSE 训练，画面确实太肉了。如果换成 LPIPS 感知损失，或者加点对抗损失（Adversarial Loss），能让细节变清晰点吗？
• 数据量级： 6000 个 clip 对这种规模的模型来说，算不够吗？
• 策略调整： 学习率如果不做 Cosine Decay 这种衰减，是不是很难冲破现在的 Plateau？

感觉目前的架构在空间注意力（Spatial Attention）的分布上可能也有问题，不知道是不是需要增加更多分辨率层级的注意力机制。