如何在 256×256 上預訓練模型，再逐步遷移到 512×512

2025-02-232025-02-23

將在 256×256 上預訓練的模型逐步遷移到 512×512，是一個常見且有效的策略，可以幫助模型更好地適應高解析度圖像。以下是詳細的步驟：

1. 在 256×256 上進行預訓練

資料準備：
- 準備 256×256 解析度的字型訓練資料集。
- 確保資料集的品質和多樣性，包含足夠的字型風格變化。
模型訓練：
- 使用 zi2zi-pytorch 的原始架構，在 256×256 的資料集上進行充分的訓練。
- 監控訓練過程，確保模型收斂，並達到滿意的生成效果。
- 保存訓練好的模型權重。

2. 遷移到 512×512

資料準備：
- 準備 512×512 解析度的字型訓練資料集。
- 確保 512×512 的資料集與 256×256 的資料集在字型風格上保持一致。
模型調整：
- 生成器調整：
  - 檢查生成器結構，確保其能夠產生 512×512 的輸出。
  - 可能需要調整生成器最後幾層的卷積層或上採樣層，以適應更高的解析度。
- 判別器調整：
  - 檢查判別器結構，確保其能夠接收 512×512 的輸入。
  - 根據需要，調整判別器的卷積層、池化層等，以適應更高的解析度。
  - 調整 final_channels 的數值，以符合512×512的訓練。
權重遷移：
- 載入在 256×256 上預訓練的模型權重。
- 凍結生成器和判別器部分層的權重，特別是前面幾層的權重，以保留在 256×256 上學到的基礎特徵。
- 微調（Fine-tuning）：
  - 使用 512×512 的資料集，對模型進行微調。
  - 調整學習率，建議使用較小的學習率，以避免破壞預訓練的權重。
  - 監控訓練過程，觀察生成效果和損失函數的變化。
  - 逐步增強：
    - 在微調的過程中，逐步解凍更多的層，讓模型學習 512×512 的高階特徵。
    - 可以先解凍生成器的後幾層，然後逐步解凍判別器的後幾層，最後解凍整個模型。
超參數調整：
- 根據 512×512 的訓練情況，調整超參數，例如批次大小、學習率、正規化參數等。
- 由於更高的解析度會增加記憶體消耗，可能需要減小批次大小。
評估與迭代：
- 在驗證集上評估模型的生成效果。
- 根據評估結果，調整模型結構、超參數或訓練策略。
- 重複以上步驟，直到達到滿意的生成效果。

3. 注意事項

硬體資源：
- 512×512 的訓練需要更多的記憶體和計算資源，確保你的硬體能夠支援。
資料集品質：
- 512×512 的資料集品質對訓練結果至關重要，確保資料集的高解析度和清晰度。
訓練穩定性：
- 遷移到更高的解析度可能會導致訓練不穩定，需要仔細監控訓練過程，並採取相應的措施。
漸進式調整：
- 逐步調整模型和超參數，避免一次性進行過大的變動。

總結

通過逐步遷移的策略，可以充分利用在 256×256 上預訓練的模型權重，並使模型更好地適應 512×512 的高解析度圖像。這可以提高訓練效率，並獲得更好的生成效果。

chatgpt

在 256×256 上預訓練模型，然後逐步遷移到 512×512，這種 「逐步放大解析度 (Progressive Resizing)」 的方法可以讓模型在較小尺寸上先學習到基礎特徵，然後再適應更高解析度，避免直接用 512×512 訓練導致的 訓練不穩定、收斂慢、梯度爆炸 等問題。

以下是詳細步驟：

📌 1. 在 256×256 訓練初始模型

(1) 設定 `zi2zi-pytorch` 模型的輸入尺寸

在 data_loader.py 或 train.py 中，設定 image_size = 256：

image_size = 256  # 初始解析度

(2) 訓練 256×256 模型

python train.py --img_size 256 --batch_size 16 --epochs 100

這個步驟會讓模型學習到基礎的字型結構和風格特徵。
訓練直到 Loss 收斂 (D_loss 和 G_loss 接近平衡)。

(3) 保存預訓練模型

python save_checkpoint.py --output model_256.pth

這樣就有一個 在 256×256 訓練好的 Generator (G) 和 Discriminator (D)。

📌 2. 遷移到 384×384 (中間步驟)

為了避免直接跳到 512×512 訓練不穩定，可以先遷移到 384×384，讓模型逐步適應更大尺寸。

(1) 修改 `image_size = 384`

image_size = 384

(2) 加載 `256x256` 預訓練權重

在 train.py 裡修改：

checkpoint = torch.load("model_256.pth")
G.load_state_dict(checkpoint['G'])
D.load_state_dict(checkpoint['D'])

這樣模型會 從 256×256 的訓練結果開始學習，而不是從頭開始。

(3) 調整 `batch size` 以適應 GPU

python train.py --img_size 384 --batch_size 8 --epochs 50

batch_size 減少一半 (因為 384x384 記憶體需求較大)。
訓練 50 epochs，讓模型適應新的解析度。

📌 3. 最終遷移到 512×512

(1) 修改 `image_size = 512`

image_size = 512

(2) 加載 `384x384` 的模型權重

checkpoint = torch.load("model_384.pth")
G.load_state_dict(checkpoint['G'])
D.load_state_dict(checkpoint['D'])

(3) 調整 `Discriminator` 以適應更大解析度

減少 Discriminator 的通道數 (final_channels = 128)，讓 Generator 更容易學習：

final_channels = 128 # 原本是 256，減少讓 G 容易學習

或者降低 Discriminator 的學習率：

d_learning_rate = 0.00005 # 減少 D 學習速度，避免學太快
optimizer_D = optim.Adam(D.parameters(), lr=d_learning_rate, betas=(0.5, 0.999))

(4) 調整 `batch size`

python train.py --img_size 512 --batch_size 4 --epochs 50

batch_size 進一步減少，以確保 GPU 不會 OOM (Out of Memory)。

📌 4. 監控訓練過程，確保模型穩定

監控 Loss (G_loss 應該逐漸降低，D_loss 和 G_loss 需要平衡, 但 D_loss 不應該遠低於 G_loss)。
避免模式崩潰 (Mode Collapse)：如果發現生成的字體變得模糊或單調，可能需要降低 D 的學習率或增加 G 的能力。
使用 FID (Fréchet Inception Distance) 衡量字型質量。

📌 5. 測試並生成最終結果

python generate.py --img_size 512 --model_path model_512.pth

這樣可以產生最終 512×512 高解析度的字型風格轉換結果！🚀

✅ 總結

階段	訓練解析度	訓練 Epochs	批次大小 (Batch Size)	訓練模型儲存
第一階段	`256x256`	`100`	`16`	`model_256.pth`
第二階段	`384x384`	`50`	`8`	`model_384.pth`
最終階段	`512x512`	`50`	`4`	`model_512.pth`

主要技巧

逐步放大解析度 (256 → 384 → 512)，避免直接跳到 512×512 造成模型訓練不穩定。
減少 Discriminator 強度 (final_channels = 128、降低學習率) 以確保 Generator 能學到更細緻的字型風格。
隨著解析度增加，減少 batch size，避免 GPU 記憶體不足 (OOM)。
監控 Loss 變化與輸出結果，確保 D 和 G 訓練平衡。

這樣的 逐步遷移策略 能夠讓 zi2zi-pytorch 在 512×512 解析度下獲得更清晰、更穩定的字型轉換結果！ 🚀

x.ai

在 x.ai 用了單字是”分辨率”, 不同於台灣常用字”解析度”, 還有 “顯存” 也是中國大陸習慣用詞, 訓練資料應該大多來自中國大陸.

在 256×256 上預訓練模型，逐步遷移到 512×512 的詳細步驟

在 256×256 上預訓練模型，然後逐步遷移到 512×512，是一種高效的策略，特別適用於高分辨率圖像生成任務，例如基於 zi2zi-pytorch 的模型訓練。這種方法類似於 Progressive Growing GAN，能讓模型逐步適應更高分辨率，避免直接訓練大尺寸圖像時的收斂困難或效果不佳。以下是詳細步驟，假設模型是生成器（例如 U-Net 或 GAN 結構）：

整體流程

階段 1：在 256×256 上預訓練模型
使用原始 256×256 數據訓練模型，直到性能穩定。
階段 2：準備 512×512 數據並調整模型
升級數據到 512×512，並調整模型結構。
階段 3：逐步遷移到 512×512
通過漸進式訓練，將模型適應到 512×512。
階段 4：微調模型
在 512×512 上進行最終優化，確保最佳效果。

詳細步驟

階段 1：在 256×256 上預訓練模型

數據準備
- 確保訓練數據為 256×256。如果原始數據分辨率更高，先縮放到 256×256。
- 使用數據增強（旋轉、翻轉、裁剪等）增加數據多樣性。
模型配置
- 使用 zi2zi 原有結構（例如 U-Net），無需修改層數或通道數。
- 設置損失函數（例如 L1 損失 + GAN 損失）和優化器（例如 Adam，學習率 0.0002）。
訓練
- 設置合理 batch_size（例如 32，視 GPU 顯存而定）。
- 訓練至模型收斂（損失穩定，生成結果滿意），通常需數千到數萬次迭代。
- 保存預訓練模型權重，例如： torch.save(model.state_dict(), "pretrained_256x256.pth")

階段 2：準備 512×512 數據並調整模型

數據準備
- 將數據升級到 512×512。如果數據本身是高分辨率，直接使用；否則使用雙三次插值放大： from PIL import Image
  import torchvision.transforms as transforms
  transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((512, 512), interpolation=Image.BICUBIC), transforms.ToTensor() ])
- 確保數據質量，避免放大後模糊或失真。
調整模型結構
- 在預訓練模型基礎上，增加層數適應 512×512。例如，原編碼器壓縮 256×256 到瓶頸層，現在需新增一層處理 512×512。
- 修改示例：

class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        # 原有 256x256 結構
        self.enc1 = nn.Conv2d(1, 64, 4, 2, 1)   # 256 -> 128
        self.enc2 = nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1) # 128 -> 64
        self.enc3 = nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1)# 64 -> 32

        # 新增一層適配 512x512
        self.enc0 = nn.Conv2d(1, 32, 4, 2, 1)   # 512 -> 256
        self.dec0 = nn.ConvTranspose2d(64, 1, 4, 2, 1)  # 256 -> 512

        # 原有解碼器
        self.dec3 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1)
        self.dec2 = nn.ConvTranspose2d(256, 64, 4, 2, 1)
        self.dec1 = nn.ConvTranspose2d(128, 32, 4, 2, 1)

    def forward(self, x, fade_in_alpha=None):
        # 編碼
        e0 = F.leaky_relu(self.enc0(x), 0.2)  # 512 -> 256
        e1 = F.leaky_relu(self.enc1(e0), 0.2)
        e2 = F.leaky_relu(self.enc2(e1), 0.2)
        e3 = F.leaky_relu(self.enc3(e2), 0.2)

        # 解碼
        d3 = F.relu(self.dec3(e3))
        d2 = F.relu(self.dec2(torch.cat([d3, e2], dim=1)))
        d1 = F.relu(self.dec1(torch.cat([d2, e1], dim=1)))
        out = torch.tanh(self.dec0(torch.cat([d1, e0], dim=1)))

        # 可選：漸進式融合（後面解釋）
        if fade_in_alpha is not None:
            low_res = F.interpolate(e0, size=(512, 512), mode='bilinear')
            out = (1 - fade_in_alpha) * low_res + fade_in_alpha * out

        return out

載入預訓練權重（忽略新增層）：

pretrained_dict = torch.load("pretrained_256x256.pth")
model_dict = model.state_dict()
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
model_dict.update(pretrained_dict)
model.load_state_dict(model_dict)

生成器調整的簡化示例：

import torch.nn as nn

# 原 256x256 生成器（簡化版）
class Generator256(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.down = nn.Conv2d(3, 64, 4, 2, 1)
        self.up = nn.ConvTranspose2d(64, 3, 4, 2, 1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.down(x)  # 256x256 -> 128x128
        x = self.up(x)    # 128x128 -> 256x256
        return x

# 調整為 512x512
class Generator512(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.down = nn.Conv2d(3, 64, 4, 2, 1)
        self.up1 = nn.ConvTranspose2d(64, 64, 4, 2, 1)  # 128x128 -> 256x256
        self.up2 = nn.ConvTranspose2d(64, 3, 4, 2, 1)   # 256x256 -> 512x512
    
    def forward(self, x):
        x = self.down(x)  # 512x512 -> 256x256
        x = self.up1(x)   # 256x256 -> 512x512
        x = self.up2(x)   # 512x512
        return x

# 載入預訓練權重
model_256 = Generator256()
model_256.load_state_dict(torch.load("pretrained_256.pth"))

model_512 = Generator512()
# 遷移匹配的層
model_512.down.load_state_dict(model_256.down.state_dict())

階段 3：逐步遷移到 512×512

漸進式訓練（Progressive Training）
- 使用 fade_in_alpha 參數，從 256×256 平滑過渡到 512×512。
- 訓練初期，依賴放大後的 256×256 結果；後期逐步增加 512×512 層貢獻。
- 示例訓練循環：

model = Generator().cuda()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0001)
num_epochs = 50
fade_steps = 20  # 前20個epoch進行漸進融合

for epoch in range(num_epochs):
    alpha = min(1.0, epoch / fade_steps) if epoch < fade_steps else 1.0
    for batch in dataloader:
        imgs = batch.cuda()  # 512x512 圖像
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(imgs, fade_in_alpha=alpha)
        loss = criterion(outputs, imgs)  # 損失函數
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print(f"Epoch {epoch}, Alpha {alpha}, Loss {loss.item()}")

逐步增加分辨率
- 若不使用 fade_in_alpha，可分階段訓練：
  - 第一階段：用 256×256 數據訓練新模型（只更新新增層）。
  - 第二階段：切換到 512×512 數據，繼續訓練。

階段 4：微調模型

全分辨率訓練
- 在 512×512 上固定 fade_in_alpha=1.0，進行完整訓練。
- 調整 batch_size（例如減到 8 或 4）適應顯存需求。
損失與參數調整
- 若結果模糊，增加感知損失：

from torchvision.models import vgg16
vgg = vgg16(pretrained=True).features.cuda().eval()
def perceptual_loss(pred, target):
    pred_feat = vgg(pred.repeat(1, 3, 1, 1))  # 轉為3通道
    target_feat = vgg(target.repeat(1, 3, 1, 1))
    return F.mse_loss(pred_feat, target_feat)
loss = l1_loss(outputs, imgs) + 0.1 * perceptual_loss(outputs, imgs)

降低學習率（例如 0.00005）穩定訓練。

驗證與保存
- 使用驗證集檢查生成質量（例如 PSNR 或 SSIM）。
- 保存最終模型： torch.save(model.state_dict(), "final_512x512.pth")

注意事項

顯存管理：512×512 圖像增加顯存需求，建議使用梯度累積或更小 batch_size。
訓練時間：逐步遷移比直接訓練 512×512 更高效，但總時間仍取決於數據量和硬件。
監控指標：記錄損失曲線和生成樣本，確保每個階段進展順利。

總結

在 256×256 上預訓練穩定模型。
調整結構並載入權重，適配 512×512。
使用漸進式訓練（fade_in_alpha）平滑過渡。
在 512×512 上微調並優化。

若需更具體的程式碼實現（例如損失函數或數據加載），請提供更多細節，我會進一步協助完善！

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