你提到 長直線會變成像樓梯一樣、分段下降的現象（staircase artifacts），這個問題在圖像生成或轉換任務中很常見，特別是使用像 U-Net 這種多層下採樣／上採樣結構的模型。這確實與 U-Net 的結構與上採樣方式有關，但也與其他因素如 attention、位移不變性、插值操作等都有關。
🧠 問題可能的來源分析
✅ 1. 上採樣（Upsampling）造成 staircase artifacts
你使用了 ConvTranspose2d 和 Upsample + Conv2d 兩種方式，這些都是常見的 staircase artifact 來源：
ConvTranspose2d很容易在邊緣與平滑區域產生 checkerboard 或 staircase artifact。Upsample的bilinear模式雖然平滑，但也可能產生模糊或 staircase 的影子。
✅ 2. U-Net skip connection 對 resolution 敏感
長線條若在 encoder 被切斷過多細節，decoder 恢復時就只能「階段性」地重建。
✅ 3. Self-Attention / Linear Attention resolution 限制
你的注意力模組是以 feature map 尺寸為單位，如果某層的 resolution 不足，會無法建構出長距離的關聯 → 導致線條不連續。
✅ 改善方案（推薦搭配使用）
🛠️ 1. ✅ 使用 smoother 上採樣方式
建議你替換 ConvTranspose2d 為以下兩種之一：
Upsample + Conv2d（你已實作，但建議調整）nn.Upsample(scale_factor=2, mode='nearest'), # 用 nearest + blur 更穩定 nn.Conv2d(...), # kernel_size=3, padding=1- PixelShuffle (sub-pixel convolution)： 替代上採樣方式，適合避免 checkerboard/staircase，但會增加參數。
🛠️ 2. ✅ 在 decoder 上加入 blur（low-pass filter）
U-Net 上採樣後插值造成鋸齒，可以在每層上採樣後加上平滑：
self.blur = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=1, padding=1)
或用 GaussianBlur：
self.blur = torchvision.transforms.GaussianBlur(kernel_size=3)
🛠️ 3. ✅ 強化 skip connection 或加入細節補償
你可以在 skip connection 中加入 attention 模組，或在 encoder 每層都補一個 ResBlock，幫助維持細節：
# before down
x = self.resblock(x)
encoded = self.down(x)
🛠️ 4. ✅ 加強感知損失 + edge consistency loss
你的模型若有感知損失（PerceptualLoss），建議加入 edge-aware 損失，例如：
edge_gt = sobel(gt)
edge_pred = sobel(pred)
edge_loss = L1(edge_pred, edge_gt)
🛠️ 5. ✅ 升級注意力模組解決 long-range 結構學習不足
你用的是 linear attention（對大圖 friendly），但若注意力 resolution 太小，對「直線連續性」不夠敏感。建議：
- 改用 multi-scale attention：像 Swin Transformer 的做法。
- 或將 self-attn 插入較淺層（高解析度處）如 layer 5–7。
🎯 加分建議（視情況）
| 改善項目 | 是否推薦 | 備註 |
|---|---|---|
| 使用 PixelShuffle 上採樣 | ✅ 高推薦 | 避免 checkerboard + staircase |
| 在 skip connection 中加入 FiLM 調節 | ✅ | 強化細節控制 |
| 添加 edge-aware loss | ✅ | 抑制 staircase artifact |
| 減少 downsampling 層數 | ⚠️ 依模型大小 | 若 resolution 丟失太多 |
| 使用 ASPP / dilated conv 增強上下文感知 | ✅ | 可改善對直線結構的理解 |
🔍 補充觀察點
請你也觀察：
- **線條 stair 是在某個解析度開始出現？**例如，僅在 layer 5 之後？這樣就能精準針對那層強化。
- 上採樣的 mode：conv vs upsample 哪個較嚴重？
如果你提供一張具體「原圖 vs 預測圖」示例，我可以幫你進一步定位是哪一層造成的。需要的話也可以幫你修改上採樣模組的具體代碼。