zi2zi-pytorch 調整 PatchGAN 的 patch size (kernel_size=32，減少過度關注局部特徵), 是指修改 class Discriminator?

是的，調整 PatchGAN 的 patch size，可以透過修改 Discriminator 中的 kernel_size 來實現，例如將 kernel_size=32 來減少判別器對局部特徵的過度關注。

---

📌 修改 Discriminator 的 nn.Conv2d

在 zi2zi-pytorch 的 model.py（或 networks.py，取決於你的版本）中，Discriminator 類別 (class Discriminator(nn.Module)) 的 第一層卷積層 需要修改：

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_nc, ndf=64, n_layers=3):
        super(Discriminator, self).__init__()
        kw = 32  # 修改 Kernel Size 為 32
        padw = kw // 2  # 計算 Padding

        # 第一層捲積：更改 kernel_size=32
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw),
            nn.LeakyReLU(0.2, True)
        )

        # 其餘層數保持原樣
        nf_mult = 1
        for n in range(1, n_layers):
            nf_mult_prev = nf_mult
            nf_mult = min(2 ** n, 8)
            self.model.add_module(
                f"conv_{n}",
                nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=3, stride=2, padding=1, bias=False)
            )
            self.model.add_module(f"bn_{n}", nn.BatchNorm2d(ndf * nf_mult))
            self.model.add_module(f"lrelu_{n}", nn.LeakyReLU(0.2, True))

        # 最終輸出層
        self.model.add_module(
            "final_conv",
            nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
        )

    def forward(self, input):
        return self.model(input)

---

📌 影響分析

1. 原本 PatchGAN (kernel_size=4)：
   • kernel_size=4 會讓 Discriminator 專注於較小的區域 (4×4 patches)，對局部紋理特徵較敏感。
   • 可能會導致模型過度強調小範圍細節，影響整體風格學習。
2. 調整為 kernel_size=32：
   • 讓 Discriminator 關注較大的區域 (32×32 patches)，減少對小範圍特徵的過度強調。
   • 這樣 Generator 可以學習更全面的字體風格，而不僅僅是小範圍細節。

---

📌 其他可調整參數

1. 調整 stride
   • 目前 stride=2，這樣會讓 Patch 感受的範圍更大，如果希望判別器更關注整體特徵，可以改為 stride=1：
   nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=32, stride=1, padding=padw)
   • 這樣可以讓判別器更細膩地學習字型的細節。
2. 調整 n_layers (判別器層數)
   • 如果 Discriminator 太強，Generator 可能無法學習，可以減少 n_layers：
   n_layers=2 # 預設是3
   • 這樣可以讓 D 不會過度壓制 G，提升生成字型的多樣性。

---

📌 訓練時的測試方式

如果你已經修改完 Discriminator，可以執行：

python train.py --img_size 256 --batch_size 16 --epochs 50

並觀察：

• G_loss 和 D_loss 的變化（如果 D_loss 太低，代表 Discriminator 太強，可能需要進一步調整 kernel_size 或 n_layers）。
• 生成的字體是否更加流暢，是否減少過度關注局部特徵的情況。

---

📌 結論

是的，你可以修改 nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw) 為 kernel_size=32，這樣能讓 PatchGAN 的判別器 關注較大的區域，減少對小範圍細節的過度依賴，讓字型風格學習更加完整！ 🚀