PixelShuffle+ResSkip 與 PixelShuffle+Conv 的選擇

這是一個很棒的問題，牽涉到 PixelShuffle 後的特徵處理策略。簡單結論是：

🎯 建議使用 ResSkip（或其他殘差模組）接在 PixelShuffle 後面，比單純 nn.Conv2d 更穩定、更有效果。

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🔍 原因分析

✅ 使用 ResSkip 的優勢：

1. 改善 PixelShuffle artifacts：PixelShuffle 雖然能夠有效上採樣，但容易產生 checkerboard artifact。使用 ResSkip 可進行局部修正與重建。
2. 加強非線性表達能力：PixelShuffle 僅是重排像素（沒有學習能力），後面若僅接一層 Conv，學習力不夠；而 ResSkip 可以疊加更多非線性表示。
3. 便於訊息傳遞與梯度回傳：殘差結構有助於深層網路穩定學習，避免訊息與梯度消散。

⚠️ 單獨使用 nn.Conv2d(...) 的侷限：

• 訓練初期對於細節修復不夠敏感。
• 可能學習到「過於局部」的特徵，缺乏上下文整合能力。
• 缺乏 skip connection，資訊流較弱。

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🧪 建議實驗設計

如果你想更科學地評估：

模式	結構	評估項目
PixelShuffle+Conv	PixelShuffle → Conv2d	artifact 有無、loss 收斂速度、風格呈現品質
PixelShuffle+ResSkip	PixelShuffle → ResSkip	更平滑重建、更穩定風格轉換結果

你也可以試著加入小型 TransformerBlock 在 PixelShuffle 後，效果可能更好（但成本高）。

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🧩 延伸組合建議（建議一套輕量上採樣模組）

class PixelShuffleUpBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, upscale_factor=2, use_bias=True):
        super().__init__()
        self.up = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels * (upscale_factor ** 2), kernel_size=1, bias=use_bias),
            nn.PixelShuffle(upscale_factor),
            ResSkip(out_channels)  # <<<<< 推薦接這個
        )

    def forward(self, x):
        return self.up(x)

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✅ 結論建議

• 如果你要提升風格遷移的效果、穩定性與細節品質，推薦用 ResSkip 接在 PixelShuffle 後面。
• 如果你只想做參數最少的實驗（或部署於輕量模型），Conv2d 也是可行 baseline，但品質較低。

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如果你願意，我可以幫你包一個 HybridUpsampleBlock，能自動切換 Conv、Upsample、PixelShuffle+ResSkip，要不要來一版？