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？
