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。
🔍 原因分析
✅ 使用 ResSkip 的優勢：
- 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。
- 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。
- 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。
🧪 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）。
🧩 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)
✅ 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。
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？
太棒了，這個設計方向很對！把 PixelShuffle 後的處理模組改成 ResSkip（或類似殘差模組）確實會更穩定、幫助模型學得更好，特別是在風格轉換或特徵恢復任務中。
以下是為你 重新實作的 PixelShuffleUpBlock（with ResSkip）：
✅ 改良後的 PixelShuffleUpBlock（支援殘差模組）
import torch.nn as nn
from models.modules.blocks import ResSkip # 確保你有這個模組
class PixelShuffleUpBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, upscale_factor=2, norm_layer=nn.InstanceNorm2d):
super(PixelShuffleUpBlock, self).__init__()
mid_channels = out_channels * (upscale_factor ** 2)
self.upsample = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, mid_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.PixelShuffle(upscale_factor),
nn.SiLU(inplace=True)
)
self.residual = ResSkip(out_channels, out_channels)
self.norm = norm_layer(out_channels)
# 初始化
nn.init.kaiming_normal_(self.upsample[0].weight, nonlinearity='leaky_relu')
def forward(self, x):
x = self.upsample(x)
x = self.residual(x)
x = self.norm(x)
return x
✅ 如何在 UnetSkipConnectionBlock 中使用：
你只要在原始邏輯中，把：
elif self.up_mode == 'pixelshuffle':
upconv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(...),
nn.PixelShuffle(2),
...
)
改為這樣：
elif self.up_mode == 'pixelshuffle':
upconv = PixelShuffleUpBlock(inner_nc * 2, outer_nc)
或在 innermost 層用：
upconv = PixelShuffleUpBlock(inner_nc, outer_nc)
✅ ResSkip 建議設定（確認一下）
你目前的 ResSkip 看起來應該是這種形式：
class ResSkip(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels):
super(ResSkip, self).__init__()
self.block = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, 1, 1),
nn.SiLU(inplace=True),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, 3, 1, 1)
)
def forward(self, x):
return x + self.block(x)
要不要加入更多參數選項？
例如讓 PixelShuffleUpBlock 支援：
res_type='res' | 'film' | 'resattn'- 是否使用 norm、activation
- 是否使用 dropout
如果你有類似擴充需求，我可以幫你做成可配置版本。要嗎？