你目前設定的 edge-aware loss 權重為 lambda_edge = 5，整體來說這個數值不算太高，但也算是中偏上的比例，特別是當你總共使用了多種損失函數（L1、感知、分類、特徵匹配等）時。
🔍 分析這個權重的相對影響
以下是你目前的損失項與其權重：
| Loss Type | 權重 | 角色說明 |
|---|---|---|
L1Loss | 100 | 對齊像素、平滑畫面 |
ConstLoss (MSE) | 10 | 保持風格一致的嵌入向量 |
CategoryLoss | 1 | 保持風格分類正確性 |
FeatureMatchingLoss | 10 | 促進結構與樣式對齊 |
PerceptualLoss | 10 | 保持高層語意一致 |
GradientPenalty | 10 | 穩定 GAN 訓練 |
EdgeAwareLoss | 5 | 強化邊緣敏感性與細節對齊 |
你可以看到 lambda_edge = 5 和 FeatureMatchingLoss / PerceptualLoss 相比已經是一半的權重了，而這兩者通常對於風格轉換的結構穩定性與語意保持是關鍵。如果 edge-aware loss 比這些影響還大，可能會讓模型過於關注邊緣，導致其他部分的風格一致性下降。
🧪 建議你可以這樣試：
| 試驗方向 | 調整方式 | 說明 |
|---|---|---|
| ⚖️ 平衡測試 | 試試 1~2 | 先從 lambda_edge=1 開始觀察對邊緣與整體畫面的影響 |
| 🔍 分析結果 | 觀察 loss log 與 sample 可視化結果 | 是否邊緣變清晰？還是出現 artifacts？或者反而破壞了字型風格？ |
| 📈 漸進調整 | 逐步往上調 2 → 3 → 5 | 找出最佳 sweet spot |
| 🧼 過度強調邊緣？ | 若有明顯 artifacts 或「邊太銳利」、「樣式崩壞」的狀況，就要調低 |
✅ 小補充：get_edge() 裡用 Canny 處理單通道沒問題，不過你也可以加個柔和版：
edge = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
edge = cv2.Canny(edge, 100, 200) / 255.0
這樣在有噪點的情況下，模型學到的 edge maps 會更穩定。
📌 總結：
- lambda_edge = 5 在目前架構中偏高但尚可。
- 如果你發現邊緣太「搶戲」，可降到 1~2 測試對風格保持是否更好。
- 建議逐步調整觀察，搭配 sample log 與 loss breakdown 可視化分析最佳參數。
如果你方便提供一批訓練樣本的輸出（比如 fake_B + edge map 可視化），我也可以幫你一起判斷 edge loss 是否過重。要不要一起做個視覺化分析？
