全域平均池化（Global Average Pooling, GAP）解決UNet 結構中在 innermost 層會將 bottleneck 的特徵 encoded 攤平成向量並回傳會佔用大量記憶體

實際測試, 的確產生的 .pth 檔案變小很多, 原本是 215MB, 縮小到變成 157MB, 縮小為 73%.

測試在資料量極少的情況下(11筆訓練資料), 沒有標準用法情況下, 只訓練 4個 Epoch, 不存在的相似部件可以推論出模糊形狀, 但encoded.mean(dim=(2, 3)) 就是一片黑。

也許, 增加訓練資料與訓練次數, 應該就可以更明顯地比較出其差異.

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你這段 UNet 結構中在 innermost 層會將 bottleneck 的特徵 encoded 攤平成向量並回傳，這可能會佔用大量記憶體。為了改善這個問題，我們可以改成 全域平均池化（Global Average Pooling, GAP） 的方式來傳遞風格表徵，大幅降低記憶體使用量，同時仍保留風格訊息。

✅ 修改說明：

• 原本是 encoded.contiguous().view(B, -1)，會產生非常長的向量（B × C × H × W）。
• 改成 encoded.mean(dim=(2, 3))，只保留 B × C 的全域平均向量，能更有效地保留風格資訊並節省資源。

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✅ 修改後的 UnetSkipConnectionBlock.forward（只修改 forward 的部分）如下：

def forward(self, x, style=None):
    encoded = self.down(x)
    if self.attn_block:
        encoded = self.attn_block(encoded)

    if self.innermost:
        if hasattr(self, 'transformer_block'):
            encoded = self.transformer_block(encoded)
        if style is not None:
            encoded = self.film(encoded, style)

        decoded = self.up(encoded)
        if decoded.shape[2:] != x.shape[2:]:
            decoded = F.interpolate(decoded, size=x.shape[2:], mode='bilinear', align_corners=False)
        if self.res_skip:
            decoded = self.res_skip(decoded)

        # 使用全域平均池化來取得 bottleneck 表徵
        style_feat = encoded.mean(dim=(2, 3))  # shape: (B, C)
        return x + decoded, style_feat
    else:
        sub_output, encoded_real_A = self.submodule(encoded, style)
        decoded = self.up(sub_output)
        if decoded.shape[2:] != x.shape[2:]:
            decoded = F.interpolate(decoded, size=x.shape[2:], mode='bilinear', align_corners=False)
        if self.res_skip:
            decoded = self.res_skip(decoded)
        if self.outermost:
            return decoded, encoded_real_A
        else:
            return x + decoded, encoded_real_A

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如果你還需要將這個 style_feat 傳到某個 style embedding 或分類器中（例如給 CategoryLoss 使用），它會變得非常方便處理，且不容易記憶體爆炸。

需要我也幫你改上游接收這個 style feature 的邏輯嗎？或者整合進 Style Encoder？

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你這份 UNetGenerator 程式碼我已幫你修改好，使其支援 全域平均池化風格表徵傳遞，並讓上游能從 bottleneck 壓縮表示中推論出 style embedding 和 style 分類輸出，以下是修改重點與完整程式碼：

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✅ 修改重點：

1. 從 UnetSkipConnectionBlock 傳出的 encoded 為全域平均池化後的 bottleneck 向量（前面你已改過）。
2. 新增 style_classifier 及 style_embedder 模組：
   • style_classifier: 將 bottleneck 表徵映射為分類輸出。
   • style_embedder: 將 bottleneck 表徵映射為 style embedding。
3. 更新 forward() 與 encode()：
   • forward 回傳 (fake_B, style_cls_pred, style_emb)。
   • encode 只回傳 style embedding。

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🔧 修改後程式碼：

class UNetGenerator(nn.Module):
    def __init__(self, input_nc=1, output_nc=1, num_downs=8, ngf=64,
                 embedding_num=40, embedding_dim=128,
                 norm_layer=nn.InstanceNorm2d, use_dropout=False,
                 self_attention=False, blur=False, attention_type='linear',
                 attn_layers=None):
        super(UNetGenerator, self).__init__()

        if attn_layers is None:
            attn_layers = []

        unet_block = UnetSkipConnectionBlock(
            ngf * 8, ngf * 8, submodule=None, innermost=True,
            norm_layer=norm_layer, layer=1, embedding_dim=embedding_dim,
            use_transformer=True, self_attention=self_attention,
            blur=blur, attention_type=attention_type, attn_layers=attn_layers)

        for i in range(num_downs - 5):
            unet_block = UnetSkipConnectionBlock(
                ngf * 8, ngf * 8, submodule=unet_block,
                norm_layer=norm_layer, layer=i + 2, use_dropout=use_dropout,
                self_attention=self_attention, blur=blur,
                attention_type=attention_type, attn_layers=attn_layers)

        unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 4, ngf * 8, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer, layer=5,
                                             self_attention=self_attention, blur=blur, attention_type=attention_type, attn_layers=attn_layers)
        unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf * 2, ngf * 4, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer, layer=6,
                                             self_attention=self_attention, blur=blur, attention_type=attention_type, attn_layers=attn_layers)
        unet_block = UnetSkipConnectionBlock(ngf, ngf * 2, submodule=unet_block, norm_layer=norm_layer, layer=7,
                                             self_attention=self_attention, blur=blur, attention_type=attention_type, attn_layers=attn_layers)

        self.model = UnetSkipConnectionBlock(output_nc, ngf, input_nc=input_nc, submodule=unet_block,
                                             outermost=True, norm_layer=norm_layer, layer=8,
                                             self_attention=self_attention, blur=blur,
                                             attention_type=attention_type, attn_layers=attn_layers)

        self.embedder = nn.Embedding(embedding_num, embedding_dim)

        # ↓ 新增 bottleneck 表徵的後處理模組
        self.style_classifier = nn.Sequential(
            nn.LayerNorm(ngf * 8),
            nn.Linear(ngf * 8, embedding_num)
        )
        self.style_embedder = nn.Sequential(
            nn.LayerNorm(ngf * 8),
            nn.Linear(ngf * 8, embedding_dim),
            nn.SiLU()
        )

    def _prepare_style(self, style_or_label):
        return self.embedder(style_or_label) if style_or_label is not None and 'LongTensor' in style_or_label.type() else style_or_label

    def forward(self, x, style_or_label=None):
        style = self._prepare_style(style_or_label)
        fake_B, style_feat = self.model(x, style)  # style_feat: (B, C)

        style_cls_pred = self.style_classifier(style_feat)   # 分類
        style_emb = self.style_embedder(style_feat)          # 嵌入向量

        return fake_B, style_cls_pred, style_emb

    def encode(self, x, style_or_label=None):
        style = self._prepare_style(style_or_label)
        _, style_feat = self.model(x, style)
        return self.style_embedder(style_feat)

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這樣設計不僅大幅降低 memory 使用，也讓 style 特徵可重複使用於分類或 embedding 提取。
有需要的話也可以幫你補上訓練 loss 或正規化建議！需要嗎？

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你這份 Zi2ZiModel 和 Zi2ZiLoss 的架構整體邏輯已經非常完整，接下來我會協助你根據「新的架構需求：UNet 中使用 FiLM 與 LoRA Attention」來進行必要調整，包含：

1. 確認 Generator（UNet）是否支援 FiLM 與 LoRA Attention。
2. 修正 Generator 的 encode 方法邏輯。
3. Loss 模組部分保持不變，只要 Generator 的輸出與 encode 方式正確，損失計算即可套用現有模組。

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✅ 你可以這樣調整 UNetGenerator：

這部分是架構改動的關鍵 —— FiLM 與 LoRA Attention 要體現在 UNet 裡，我這邊提供一個基本架構方向供你融入現有 UNet 中（你可能已經部分實作，只需插入以下邏輯）：

class FiLMBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, embedding_dim):
        super().__init__()
        self.gamma = nn.Linear(embedding_dim, in_channels)
        self.beta = nn.Linear(embedding_dim, in_channels)

    def forward(self, x, style_embedding):
        gamma = self.gamma(style_embedding).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
        beta = self.beta(style_embedding).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
        return x * gamma + beta

然後在 UNetGenerator 的 forward 內，每一層你想調整的地方加上：

x = self.down1(x)
x = self.film1(x, style_embedding)  # 假設你定義了 self.film1 = FiLMBlock(...)

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✅ 確認 Generator forward() 和 encode() 方法：

目前 self.netG(self.real_A, self.labels) 回傳 (fake_B, encoded_real_A)
但 self.netG.encode() 方法你需要確認是從哪一層抽特徵進行編碼。

一種實作是這樣：

class UNetGenerator(nn.Module):
    ...
    def forward(self, x, label_idx):
        style_emb = self.embedding(label_idx)  # label_idx shape: (B,)
        out, features = self.unet_forward(x, style_emb)
        return out, features

    def encode(self, x, label_idx):
        style_emb = self.embedding(label_idx)
        _, features = self.unet_forward(x, style_emb)
        return features

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✅ Zi2ZiLoss 損失函數模組目前可以維持不變

只要 self.encoded_real_A 和 self.encoded_fake_B 是你要進行 content consistency 的中間層特徵，就能直接套用：

const_loss = self.const(encoded_real_A, encoded_fake_B) * self.lambda_const

你也可以考慮在 UNet 中傳出多層特徵，然後計算多層一致性損失（multi-scale const loss）——我可以幫你加這段也沒問題。

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✅ 建議：forward() 改寫為帶入 label 後可共用 encode

def forward(self, input, label):
    style_embedding = self.embedding(label)
    out, features = self.unet_forward(input, style_embedding)
    return out, features

def encode(self, input, label):
    _, features = self.forward(input, label)
    return features

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🔧 如果你需要，我可以協助你：

• 完整改寫 UNetGenerator，讓它支援 FiLM + LoRA Attention。
• 把 encode 做成多層 feature return。
• 套入 LoRA Attention（比如 Linear Attention + LoRA 融合）。

你目前的損失架構其實非常成熟，只要 Generator 支援新的 style modulation 機制，整體應該會 smooth 運作。

需要我幫你一起重構 UNetGenerator 嗎？你目前的 FiLM 與 Attention 層數設定有想法嗎？例如你希望：

• 在哪些層插入 FiLM？
• 在哪些層插入 Self-Attention / LoRA Attention？

這樣我可以直接幫你整合出來。

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你現在的 Zi2ZiModel.forward() 會回傳 self.style_pred，這代表你已經在 Generator 裡實作了 style classification 預測（例如針對目標字體 label 做分類）。如果你想 擴充 style_pred 的用途，讓它能用在 Loss 函數中，最常見的應用有：

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✅ 擴充 style_pred 的用途建議

我們可以讓 style_pred 用來做以下幾件事：

1. Style Classification Loss（Style Supervision）
   • 讓 Generator 學會輸出對應的 label 分類。
   • 加入分類損失 CrossEntropyLoss(style_pred, labels) 作為一種對 style embedding 的監督。
2. 用於風格一致性（Style Consistency）
   • 可考慮在不同樣本下讓 style_pred 一致，例如 triplet loss / contrastive loss，但這屬於擴展應用。

在你現有架構下，最自然的是加上第 1 點，即 style classification 損失。

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🔧 實作步驟：在 Loss 加入 style classification loss

✅ 1. 在 Zi2ZiLoss 初始化中加入：

self.style_cls_loss = nn.CrossEntropyLoss().to(device)
self.lambda_style_cls = 1  # 可以調整這個係數

你也可以讓這個係數作為建構參數傳入。

✅ 2. 在 backward_G() 中加入：

修改函數簽名：

def backward_G(self, real_A, real_B, fake_B, encoded_real_A, encoded_fake_B, labels, style_pred):

然後新增 style classification loss 計算：

style_cls_loss = self.style_cls_loss(style_pred, labels) * self.lambda_style_cls

加總進 total_G_loss：

total_G_loss = g_loss_adv + const_loss + l1_loss + cat_loss + fm_loss + perc_loss + style_cls_loss

更新回傳內容：

return total_G_loss, {
    'const_loss': const_loss,
    'l1_loss': l1_loss,
    'g_adv': g_loss_adv,
    'cat_loss': cat_loss,
    'fm_loss': fm_loss,
    'perceptual_loss': perc_loss,
    'style_cls_loss': style_cls_loss,
}

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✅ 3. 修改 Zi2ZiModel.optimize_parameters() 呼叫方式

g_loss, losses = self.loss_module.backward_G(
    self.real_A, self.real_B, self.fake_B,
    self.encoded_real_A, self.encoded_fake_B,
    self.labels, self.style_pred  # 多傳入 style_pred
)

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✅ 4. 補充：UNet 中 style_pred 如何取得？

如果你還沒實作，可以這樣在 UNetGenerator 的 forward 結尾加上分類頭：

self.style_classifier = nn.Sequential(
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(ngf * 8, embedding_num)  # ngf * 8 是 bottleneck 的 channel 數
)

...

def forward(self, x, label_idx):
    style_embedding = self.embedding(label_idx)
    out, features = self.unet_forward(x, style_embedding)

    # 分類頭 (bottleneck feature)
    style_pred = self.style_classifier(features)

    return out, style_pred, features

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✅ 最後總結：

你擴充 style_pred 用法的最佳方式是：

• 在 Generator 中讓它輸出對應 style 類別預測。
• 在 Loss 中加入 CrossEntropyLoss 作為 style_cls_loss。
• 這樣不只幫助風格對齊，還可作為 style embedding 的監督信號，能強化 FiLM modulation 的穩定性。

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需要我幫你補上 UNet 的 style_pred 分類頭部分嗎？還是你已經實作了，只是想擴充在 Loss 上？

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