是的，在 字型風格轉換（Noto Sans → Zen Maru Gothic） 的 GAN 訓練流程 中，Residual Block（殘差塊） 可以顯著提升模型的表現，主要有以下幾點優勢：
1. 改善梯度流動，防止梯度消失
- 在字型風格轉換中，字的細節（筆畫、圓角、字寬）需要長距離的信息傳遞。
- 殘差連接（skip connection） 能幫助梯度直接傳遞到較早層，讓 Generator 訓練更穩定。
2. 更有效的特徵學習
- 字型風格轉換屬於紋理變化的學習，不像一般圖像轉換需要大範圍內容改變，而是保留原字結構，只改變筆畫粗細、曲線風格。
- Residual Block 可以讓模型專注於學習風格變化，而不是重新學習整個字形結構，提升學習效率。
3. 提高 Generator 的表現
- 傳統的 Unet 結構雖然可以幫助恢復局部細節，但深層網路容易丟失風格變化的資訊。
- 加上 Residual Blocks，讓 Generator 能夠學習更具層次的特徵，避免過度平滑或模糊的結果。
4. 強化 Discriminator 判別能力
- 如果 Discriminator 也使用 Residual Blocks，可以更有效區分生成的字與真實字型，讓對抗學習更具挑戰性，提升整體生成效果。
- 特別是對細微風格變化（如圓角處理、筆畫曲率）的辨識能力增強。
5. 減少模式崩潰（Mode Collapse）
- GAN 訓練時，模式崩潰（Mode Collapse）可能會導致生成的字型缺少變化，或者只有部分筆畫發生變化。
- Residual Block 可以讓 Generator 在學習風格變化時，保持多樣性，減少模式崩潰的風險。
結論：建議在 Generator & Discriminator 中使用 Residual Blocks
推薦做法
- Generator: U-Net + Residual Blocks，確保風格變化細緻。
- Discriminator: ResNet-style 結構，提升辨識能力。
這樣的架構可以讓 Noto Sans → Zen Maru Gothic 的字型風格轉換效果更平滑、細節更完整！ 🚀
