在 zi2zi-pytorch 的架構中，UNetGenerator 是完整的生成器，而 UnetSkipConnectionBlock 是其子模塊。因此，如果要在 G 的輸出端 加上 GaussianBlur，最佳位置是在 UNetGenerator 的 forward() 方法，這樣可以確保高斯模糊應用於最終輸出的圖像。
📌 修改 UNetGenerator 的 forward() 加入 GaussianBlur
在 models.py 中找到 UNetGenerator，然後修改 forward() 來加入 GaussianBlur：
✅ 修改 UNetGenerator.forward()
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as T
class UNetGenerator(nn.Module):
def __init__(self, input_nc, output_nc, num_downs, ngf=64, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_dropout=False):
super(UNetGenerator, self).__init__()
# U-Net 內部結構 (省略部分)
self.model = UnetSkipConnectionBlock(...)
# 加入 Gaussian Blur
self.gaussian_blur = T.GaussianBlur(kernel_size=5, sigma=1.0) # 設定模糊程度
def forward(self, input):
output = self.model(input) # 取得原本的 U-Net 輸出
output = self.gaussian_blur(output) # 套用高斯模糊
return output
🎯 這樣做的效果
✅ 模糊處理只作用於 G 最終輸出，不影響 U-Net 內部學習
✅ 能夠讓線條更加平滑，不會影響跳躍連接 (skip connection) 的特徵傳遞
✅ 避免對局部特徵影響過大，保持 G 生成的圖像品質
📌 是否應該改 UnetSkipConnectionBlock？
不建議在 UnetSkipConnectionBlock 中加 GaussianBlur，因為：
- 這些是跳躍連接模塊，負責在 U-Net 內部傳遞細節資訊
- 如果在這裡加模糊，可能會影響 G 學習細節，導致生成的字體過於模糊
總結： 🔹 應該改 UNetGenerator.forward()
🔹 不要改 UnetSkipConnectionBlock，以免影響 U-Net 本身的特徵學習
🚀 這樣修改後，你的 zi2zi-pytorch 生成器就能產生更平滑的線條！
如果你希望在 UnetSkipConnectionBlock 中加入 GaussianBlur，你可以將其應用在 forward() 方法的輸出處，但這樣會影響 U-Net 的跳躍連接（Skip Connection），可能會使生成結果變得更模糊。
📌 直接在 UnetSkipConnectionBlock.forward() 加 GaussianBlur
修改 models.py，找到 UnetSkipConnectionBlock 類別，然後在 forward() 加上模糊處理：
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as T
class UnetSkipConnectionBlock(nn.Module):
def __init__(self, outer_nc, inner_nc, input_nc=None,
submodule=None, outermost=False, innermost=False, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_dropout=False):
super(UnetSkipConnectionBlock, self).__init__()
if input_nc is None:
input_nc = outer_nc
# 定義 U-Net 層
downconv = nn.Conv2d(input_nc, inner_nc, kernel_size=5, stride=2, padding=2)
downrelu = nn.LeakyReLU(0.2, True)
downnorm = norm_layer(inner_nc)
uprelu = nn.ReLU(True)
upnorm = norm_layer(outer_nc)
if outermost:
upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=5, stride=2, padding=2)
self.model = nn.Sequential(downconv, downrelu, submodule, uprelu, upconv, nn.Tanh())
elif innermost:
upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc, outer_nc, kernel_size=5, stride=2, padding=2)
self.model = nn.Sequential(downrelu, downconv, uprelu, upconv, upnorm)
else:
upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=5, stride=2, padding=2)
self.model = nn.Sequential(downrelu, downconv, downnorm, submodule, uprelu, upconv, upnorm)
# 加入 GaussianBlur
self.gaussian_blur = T.GaussianBlur(kernel_size=5, sigma=1.0)
def forward(self, x):
out = self.model(x) # 原本的 forward 過程
out = self.gaussian_blur(out) # 在輸出處加 GaussianBlur
return out
📌 這樣做的影響
✅ 優點
- 讓 U-Net 的每一層都輸出較平滑的特徵
- 避免過度強調局部細節，讓模型學習更全局的特徵
- 可以降低 U-Net 內部的噪聲
❌ 缺點
- 可能影響跳躍連接（Skip Connection），導致 U-Net 學不到細節
- 生成的字體或圖像可能會過度模糊
- 計算量會增加，訓練速度可能變慢
🚀 建議最佳做法
| 方法 | 適用場景 | 影響 |
|---|---|---|
在 UNetGenerator.forward() 加 GaussianBlur | 讓最終輸出變平滑，不影響 U-Net 學習 | ✅ 最推薦的方法 |
在 UnetSkipConnectionBlock.forward() 加 GaussianBlur | 讓 U-Net 內部特徵變平滑，但可能影響細節 | ❌ 容易讓結果過於模糊 |
只對最外層（outermost）的輸出加 GaussianBlur | 只在最後一層影響平滑度，不影響跳躍連接 | ⭕ 折衷方案 |
👉 結論： 如果你的目標是讓字體邊緣變平滑，最好的方式是只在 UNetGenerator 的輸出加 GaussianBlur，而 不要影響 UnetSkipConnectionBlock，這樣可以保留 U-Net 原本的學習能力。 🚀