PixelShuffle (sub-pixel convolution) 替代上採樣方式，避免 checkerboard/staircase

2025-04-152025-04-18

你提供的 UnetSkipConnectionBlock 和 UNetGenerator 結構已經很完整，現在我們來擴充 up_mode 支援第三種方式：pixelshuffle，加入像素重排上採樣，會使用 nn.PixelShuffle 搭配前置的 conv。

✅ 修改點

加入 `pixelshuffle` 分支（支援輸出 channel 倍數，並像素重排）

這段會加在 up_mode 判斷邏輯中：

elif self.up_mode == 'pixelshuffle':
    upconv = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(inner_nc * 2 if not innermost else inner_nc, outer_nc * 4, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=use_bias),
        nn.PixelShuffle(2),
        upnorm
    )
    nn.init.kaiming_normal_(upconv[0].weight)

🧩 整合後的 `UnetSkipConnectionBlock` 的 `init` 範圍（只列出 `upconv` 判斷部分）

請將下列 if self.up_mode == ... 區塊 替換原來的每一段 up_mode 判斷（在 outermost / innermost / else 裡各段都有）：

🔄 範例如下（for outermost）：

if self.up_mode == 'conv':
    upconv = nn.ConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1, output_padding=1, bias=use_bias)
    nn.init.kaiming_normal_(upconv.weight)
elif self.up_mode == 'upsample':
    upconv = nn.Sequential(
        nn.Upsample(scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False),
        nn.Conv2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=use_bias),
        upnorm
    )
    nn.init.kaiming_normal_(upconv[1].weight)
elif self.up_mode == 'pixelshuffle':
    upconv = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(inner_nc * 2, outer_nc * 4, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=use_bias),
        nn.PixelShuffle(2),
        upnorm
    )
    nn.init.kaiming_normal_(upconv[0].weight)
else:
    raise ValueError(f"Unsupported up_mode: {self.up_mode}. Choose 'conv', 'upsample', or 'pixelshuffle'.")

對 innermost 區塊也需把 inner_nc 單輸入的 Conv2d 改成對應邏輯（像上面 pixelshuffle 裡就要 inner_nc -> outer_nc * 4）。

💡 設計提醒

若要用 PixelShuffle，則 upconv 輸出的 channel 數要是 out_channels * (scale^2)，這裡 scale 為 2，所以乘 4。
不適合過深層結構，PixelShuffle 常見於淺層、輕量網路，如超解析、風格轉換。
若 PixelShuffle 出現 artifacts，可考慮後面再加 ResBlock 做 refinement。

若你想加入 BlurPool、CoordConv 或額外的 AdaptiveInstanceNorm、StyleMod 層，也可以再幫你加上！要嗎？

你已經很好地將 pixelshuffle 模式整合進 UnetSkipConnectionBlock 的三種情境中（outermost、innermost、其他）。不過有個 小錯誤 會造成程式執行時發生 RuntimeError: input channels not divisible by upscale factor squared。

🔧 問題：

nn.PixelShuffle(upscale_factor) 會將通道數除以 upscale_factor ** 2，所以你的 Conv2d 輸出通道必須是目標通道數的 4 倍（因為你設定 upscale_factor=2）。

但是在 innermost 區塊的 pixelshuffle 分支：

upconv = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(inner_nc * 2, outer_nc * 4, ...),
    nn.PixelShuffle(2),
    upnorm
)

這裡的 inner_nc * 2 是錯的，因為在 innermost 層並沒有 skip connection 合併，因此不會有雙倍通道輸入，應該用 inner_nc。

✅ 修正建議：

🔁 替換這段（`innermost` 中）：

elif self.up_mode == 'pixelshuffle':
    upconv = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(inner_nc * 2, outer_nc * 4, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=use_bias),
        nn.PixelShuffle(2),
        upnorm
    )

✅ 改成：

elif self.up_mode == 'pixelshuffle':
    upconv = nn.Sequential(
        nn.Conv2d(inner_nc, outer_nc * 4, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=use_bias),
        nn.PixelShuffle(2),
        upnorm
    )

✅ 總結修改點：

你只需要把這段的 inner_nc * 2 改成 inner_nc，其餘的 pixelshuffle 分支設計都是正確的。

如果你希望我幫你進一步確認整個 UNetGenerator 是否能支援 up_mode='pixelshuffle' 正確跑起來（比如張量大小是否會對應、輸出維度是否一致），也可以貼一段 input/output 測試 code，我可以幫你檢查推理通順性。

在雙字型風格轉換任務（如 Noto Sans → Zen Maru Gothic）中，PixelShuffle 主要用途是用來上採樣（upsampling），而不是直接參與風格轉換。它本身並沒有太多可學習參數（其實沒有學習參數，只是調整特徵圖的排列），但在你的架構中，PixelShuffle 前面通常會接一個 convolution layer，這個 conv 才是實際有參數、可訓練的部分。

因此，我們關心的其實是 PixelShuffle 前的 conv layer 的學習率。

🔧 建議的學習率設定策略

對於這種只有兩個字型（風格）需要轉換的場景，建議整體學習率不宜太大，尤其是：

模型偏小（UNet + FiLM + LoRA Attention）
風格數量少（只有兩個）
輸出風格清楚、明確（Zen Maru Gothic）

🎯 建議學習率（PixelShuffle 前的 conv）

你可以考慮以下方式設定 learning rate：

模組	建議學習率範圍	備註
整體 base learning rate	`1e-4 ~ 3e-4`	若你使用 AdamW、8-bit Optimizer
PixelShuffle 前的 conv	`1x ~ 2x base_lr`	例如 base 是 `2e-4`，則設為 `2e-4 ~ 4e-4`
Encoder（backbone）層	`0.5x ~ 1x base_lr`	避免過快忘記原有特徵表示
Style embedding / FiLM 層	`1x ~ 2x base_lr`	這些與風格調節直接相關，可以設高一點
LoRA attention	`1x base_lr`	可根據是否 frozen 決定是否調整

✅ 實作技巧

若你使用 PyTorch 的 Optimizer，你可以這樣做：

optimizer = torch.optim.AdamW([
    {'params': model.encoder.parameters(), 'lr': base_lr * 0.5},
    {'params': model.decoder.pixelshuffle_conv.parameters(), 'lr': base_lr * 2},
    {'params': model.film_layers.parameters(), 'lr': base_lr * 2},
    {'params': model.lora_attn.parameters(), 'lr': base_lr}
], lr=base_lr)

其中 pixelshuffle_conv 是 PixelShuffle 之前的 conv layer。

如果你可以分享你的 UNet 架構（或是上採樣模組）具體使用的方式，我可以幫你更精確地調整每一層的 learning rate。需要嗎？

「整體 base learning rate 1e-4 ~ 3e-4」指的是在訓練機器學習模型（特別是深度學習模型）時，基礎學習率 (base learning rate) 的建議或常見設定範圍在 1×10−4 到 3×10−4 之間。

讓我們更詳細地解釋一下這個概念：

1. 學習率 (Learning Rate):

學習率是機器學習中一個非常重要的超參數。它決定了在每次更新模型權重時，朝著損失函數梯度方向移動的步長大小。
想像你在一個山谷（代表損失函數的形狀）中，你的目標是走到谷底（損失函數的最小值，代表模型達到最佳性能）。學習率就像你每一步邁出的大小。
過大的學習率可能導致模型在訓練過程中震盪，無法收斂到最優解，甚至發散。就像你每一步都邁得太大，直接跨過了谷底。
過小的學習率可能導致模型收斂速度非常慢，需要很長時間才能找到最優解，甚至可能陷入局部最小值。就像你每一步都邁得太小，需要走很多很多步才能到達谷底。

2. 基礎學習率 (Base Learning Rate):

在許多現代的深度學習優化器（例如 Adam、RMSprop）中，會設定一個「基礎學習率」。這個基礎學習率是優化器調整每個參數學習率的基準。
優化器會根據每個參數的梯度歷史等信息，動態地調整每個參數的實際學習率，但這些調整通常是基於這個基礎學習率進行縮放的。
因此，「基礎學習率」可以被認為是控制整體訓練速度和穩定性的主要超參數。

3. 範圍 1e-4 ~ 3e-4:

“1e−4” 是科學記數法的表示方式，等於 1×10−4=0.0001。
“3e−4” 是科學記數法的表示方式，等於 3×10−4=0.0003。
因此，「整體 base learning rate 1e-4 ~ 3e-4」的意思是，對於許多深度學習任務和模型架構來說，將基礎學習率設定在這個範圍內通常是一個合理的起點。
這個範圍被認為在許多情況下既能保證一定的收斂速度，又能避免訓練過程中的不穩定性。

總結來說，「整體 base learning rate 1e-4 ~ 3e-4」是一個在訓練深度學習模型時，建議將優化器的基礎學習率設定在 0.0001 到 0.0003 之間的範圍。這個範圍通常被認為是一個較為穩健和有效的起點，但實際的最佳學習率仍然需要根據具體的任務、模型架構和數據集進行調整和實驗。

在實踐中，你可能會：

從這個範圍內選擇一個初始值，例如 1e−4 或 2e−4。
在訓練過程中監控模型的性能（例如驗證集的損失和準確率）。
根據性能調整學習率。如果訓練進展緩慢，可以嘗試稍微提高學習率；如果訓練不穩定或損失不再下降，可以嘗試降低學習率。
使用學習率調整策略 (learning rate scheduling)，例如在訓練過程中逐步降低學習率，以更精細地調整優化過程。

希望這個解釋能夠幫助你理解「整體 base learning rate 1e-4 ~ 3e-4」的含義！

🔍 問題說明

nn.PixelShuffle(upscale_factor=2) 會將輸入 channel 維度 C * r^2 轉換為 C，並把空間尺寸放大 r 倍（這裡是 2 倍）。
因此，在 PixelShuffle 前的卷積輸出 channel 必須是目標 channel 數的 4 倍（因為 2×2=4）。

但你提到：

innermost 時 downsample 使用 kernel_size=3，self.up_mode == ‘pixelshuffle’ 時，upconv 的 kernel_size=3

這句話對 PixelShuffle 來說沒問題，但你接著問：

kernel_size 應該為 4?

這會因情境而定，以下是重點解析。

✅ 正確設計（PixelShuffle）

在你現有 innermost block 中 PixelShuffle 寫法如下（其實邏輯是對的）：

upconv = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(inner_nc, outer_nc * 4, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=use_bias),  # output C*4
    nn.PixelShuffle(2),
    nn.Conv2d(outer_nc, outer_nc, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=use_bias),
    upnorm
)

這裡的第一個 conv 核心大小雖然是 3，但只要有 padding=1，其實對於維持特徵圖空間尺寸是 OK 的，這是常見做法。而 kernel_size=4 不是必要的，除非你刻意要使用不同的 receptive field（更大 kernel → 更大感受野，但也會改變 output shape 如果 padding 不同步調）。

🔧 結論

✅ 目前的 kernel_size=3 是可以接受的，這樣設計在維持形狀與計算穩定性上沒問題。
❗但若你目的是完全對齊上/下採樣對稱（如 encoder 使用 kernel_size=4, stride=2），則可以考慮： nn.Conv2d(inner_nc, outer_nc * 4, kernel_size=4, stride=1, padding=1) 前提是你會處理 output 尺寸可能變化的問題（例如用 interpolate 對齊）。

✅ 建議

如果你的下採樣部分在 innermost 是：

nn.Conv2d(input_nc, inner_nc, kernel_size=3, stride=1, padding=1)

也就是 沒縮小尺寸（stride=1），那你的 PixelShuffle 上採樣就不需要過度調整 kernel size，維持 3 是合理的。

需要我幫你對稱設計 encoder / decoder kernel 和 stride 設定嗎？還是你想優化 receptive field？

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