在非 innermost 層的 forward() 呼叫 encoded = self.film(encoded, style) 可能會導致推論結果不正常，主要是因為 FiLM (Feature-wise Linear Modulation) 的設計目的通常是在網路的較深層（例如 innermost 層）引入風格資訊，以便對最終的生成結果產生較強的影響。 在較淺層就引入風格可能會導致以下問題：
- 風格資訊過早地影響低階特徵： 較淺層的網路通常學習的是圖像的低階特徵，例如邊緣、紋理、顏色等。過早地將風格資訊注入這些低階特徵可能會扭曲原本應該學習到的通用結構，使得網路難以生成符合內容的結果。風格資訊通常應該作用在高階的語義特徵上，以控制圖像的風格，而不是破壞其基本結構。
- 風格資訊的影響力在傳播過程中減弱或變得不相關： 隨著資訊在網路中前向傳播，過早注入的風格資訊可能會被後續的卷積、歸一化等操作稀釋或改變，導致最終對生成結果的風格控制效果不佳，甚至產生不希望有的偽影或不一致性。
- 與網路的設計理念不符： 許多風格遷移或風格控制的 U-Net 變體，例如 SPADE (Spatially-Adaptive Normalization)，通常會在網路的瓶頸層（最深層，即
innermost）或靠近瓶頸層引入風格資訊，這樣可以更有效地控制生成結果的全局風格和語義。 - 訓練的不穩定性： 如果在較淺層就引入風格，網路可能需要學習在保留內容資訊的同時適應風格變化，這可能會增加訓練的難度，導致模型收斂緩慢或不穩定。
為什麼在 innermost 層使用 self.film 通常是合理的：
innermost層通常包含圖像的最高階、最抽象的語義表示。在這個階段引入風格資訊，可以更直接地影響生成圖像的整體風格和氛圍，而不會過多干擾其基本的內容結構。- 在瓶頸處引入風格，可以讓風格資訊在後續的上採樣和生成過程中逐步影響到圖像的各個細節。
你目前的程式碼中，self.film 在非 innermost 層的啟用條件是 self.layer in [6, 7]。 這表示你可能希望在網路的中間層引入風格。雖然這並非絕對錯誤，但在實踐中，如果發現推論結果不正常，很可能就是因為風格資訊在這個階段的引入方式與網路的其餘部分不協調。
建議的排查方向：
- 檢查風格編碼 (
style) 的品質和適用性： 確保輸入到self.film的風格編碼是有效的，並且能夠代表你希望控制的風格。 - 嘗試僅在
innermost層使用self.film： 將self.film的啟用條件修改為僅在self.innermost為True時才執行，觀察推論結果是否恢復正常。 - 調整
self.layer in [6, 7]的範圍： 如果你仍然希望在非innermost層引入風格，可以嘗試調整這些層的位置，看看是否在更深的層次引入會更好。 - 檢查
FiLMModulation的實現： 確保FiLMModulation的實現是正確的，並且它以預期的方式調整了輸入特徵。 - 觀察訓練過程： 如果模型是從頭開始訓練的，觀察訓練過程中損失的變化和生成結果的演變，看是否能發現問題的端倪。
總之，將風格調製放在網路的較深層次通常是更穩健的做法，因為這樣可以更有效地控制生成結果的風格，同時保持內容的連貫性。如果在非 innermost 層過早地引入風格導致問題，那麼很可能需要重新考慮風格注入的位置。