Attention 推薦加在哪些層

2025-04-082025-04-08

你目前的架構已經很完善，並且有注意到以下幾點：

使用 LinearAttention（較輕量）
在 layer=4,6 嘗試加入 attention
支援 transformer block（bottom 層）
使用 ResSkip 穩定跳接
圖片解析度為 384×384

⚠️ 問題：「線條少一個 pixel」

這很可能與 上採樣與 skip connection 的 feature map size 不一致有關，尤其是在：

transpose conv（或 pixel shuffle）後的大小有可能是 385×385 或 383×383
attention block 可能改變 spatial size 的對齊方式（padding 或 reshape 有誤差）
或 F.interpolate() 插值導致 loss of precision，尤其是 浮點 rounding

✅ Attention 推薦加在哪些層

根據你的解析度與問題，我的建議如下：

層	建議	原因
Layer 1 (innermost)	✅ Transformer	這裡 global receptive field 最小，最適合抽象語意，且 style embedding 融合這層合理
Layer 3	✅ Linear Attention	resolution 為 48×48，資訊密集度高，注意力機制可集中處理字體內部結構
Layer 5	❌ Skip	解析度已達 96×96，注意力計算量會暴增，若沒配合 downsample，精度可能不穩定
Layer 6	✅ Linear Attention	解析度約 192×192，這層用來強化筆劃位置對應，對字形對齊有效
Layer 7-8	❌ 避免	這兩層解析度太高（>=192），加 attention 容易造成 memory 膨脹與 pixel shift 問題

🔧 建議的解法組合

1. ✅ 調整 attention layer 為 `[1, 3, 6]`

self.attn_block = LinearAttention(inner_nc) if self_attention and layer in [1, 3, 6] else None

2. ✅ 使用 `padding=1` + `kernel=3` 的 residual conv（你已經在用）

這可確保 spatial 尺寸不變，防止誤差累積。

3. ✅ `F.interpolate(..., align_corners=False)`

你已經這樣做了，不用改！

4. ✅ 加入 debug 檢查：

if decoded.shape[2:] != x.shape[2:]:
    print(f"Mismatch: up={decoded.shape}, skip={x.shape}")

5. ✅ 或使用 `ConvTranspose2d(..., output_padding=1)` 來對齊奇數圖尺寸（optional）

🚀 Bonus：你可以加個 config 參數來控制哪些層開啟 attention，例如：

# config.yaml
attention_layers: [1, 3, 6]

# 在 model 初始化時讀取
self.attn_block = LinearAttention(inner_nc) if self_attention and layer in cfg.attention_layers else None

需要我幫你整理成更模組化的 attention injection 邏輯嗎？或者幫你實作 config parser/structure？

很棒的問題！簡短回答是：

✅ 可以在 layer=1 同時使用 Transformer block 和 Linear Attention，但需小心 redundancy 與效率問題。

🔍 更詳細解釋如下：

✅ 為什麼可以：

Transformer block 是 token-based attention（nn.MultiheadAttention），而你定義的 Linear Attention 是一種 lightweight convolutional feature attention。兩者在理論上並不衝突：

類型	TransformerBlock	LinearAttention
操作單位	Flattened token（B, HW, C）	Spatial features（B, C, H, W）
位置	token-wise global attention	channel-wise local/global
適用層	最底層抽象語意融合	mid-layer 對局部圖案有辨識力
成本	高（尤其是大 resolution）	低，因為省略 QK softmax

⚠️ 但要注意的問題：

重複注意力學習同一份訊號
- Transformer 已經在最底層融合 global context，若 Linear Attention 緊接著處理，可能只是學一樣的東西。
feature 改動干擾 style embedding
- 你是在這層 concat style 的，如果先經過 Transformer，再經過 Linear Attention，可能會讓風格訊號被擾亂。
效能浪費 + 記憶體上升
- 同時有兩種 attention，對於 384×384 圖輸入，會加大訓練與推論負擔。

✅ 建議做法（推薦）：

選一個：

若你偏向 semantic 模型能力強 → 保留 Transformer
若你偏向 lightweight + fast → 換成 LinearAttention

🚀 進階做法（Optional）：Dynamic attention routing

如果你未來要研究更進階架構，可考慮：

if self.use_transformer_only:
    out = self.transformer_block(x)
elif self.use_linear_attention_only:
    out = self.linear_attention_block(x)
elif self.use_both:
    out = self.linear_attention_block(self.transformer_block(x))

如果你願意，我也可以幫你設計一個「多 attention 路由模組」供實驗切換。需要嗎？

Max的程式語言筆記