以下是給你 工程面 + 架構面 + zi2zi 任務特性 的完整分析，讓你能做出是否移除 res_skip（殘差 skip）層的最佳判斷。
✅ 結論先講：大部分情況下 不建議移除 res_skip（除非你遇到特定問題）
尤其是你做的是 字型風格轉換（conditional synthesis），而且還用到了 self-attention + VGG16 perceptual loss，殘差 skip 通常是 穩定訓練、保形狀、提升梯度流動 的重要角色。
🔍 更精準的說法：res_skip 是否該移除取決於你遇到什麼問題
✔ 適合保留 res_skip 的情況（多數）
如果你希望：
1. 保留字形結構
字型轉換任務本質上是：
保持字的骨架 → 改變風格（筆觸、粗細、圓角）
殘差支路可幫助：
- 穩定 U-Net 的 skip connection
- 保留筆劃位置、粗細、輪廓
- 減少 generator 生成錯誤筆畫
👉 大部分字型風格遷移論文都有殘差構件（如zi2zi、FUNIT、SRNet）。
2. 避免梯度消失（你的模型很深，有 attention）
你現在的 UNet 是：
- 非常深（多層 UNet blocks）
- 使用 PixelShuffle（會擴張通道）
- 加了 Self-attention（計算量大，梯度再度變深）
- 配上 VGG perceptual loss（高梯度敏感）
這種設定下：
移除殘差有機會讓梯度更難傳回，使收斂變慢或產生 artifacts
3. 你目前的訓練是穩定的
如果現在訓練：
- 沒有發散
- 沒有 mode collapse
- 風格遷移有成功
那就 不要動它，除非你有目的。
❌ 但有兩種情況建議移除或減弱 res_skip
（1）如果你遇到 “風格遷移不足、太依賴 skip connection”
例如：
- 輸出幾乎跟輸入長一樣
- 風格換得不夠強（尤其是筆畫 texture、筆端收放）
- 模型像 identity mapping
👉 這時候殘差、甚至普通 UNet skip 都會干擾風格轉換。
解法：
A. 弱化 skip connection（比較常用）
- skip 加上一個 conv + norm 去掉高頻細節
- 或在 skip branch 加 dropout（srnet 用過）
B. 移除局部 res_skip（而不是全移除）
例如只移除最底層 block 的 res_skip，提高抽象風格能力。
（2）如果你 GPU 記憶體嚴重不足、模型速度太慢
你的 generator 有 52M 參數，對 zip2zi 任務來說是偏大的。
res_skip 尤其在多層 attention 會顯著加重：
- activation memory
- backward pass cost
👉 如果你想加快訓練、減少 GPU 壓力，可以移掉部分 res_skip
但我會建議：
- 移掉中間層（不移掉最上、最下層）
- 或降低 channel（避免 PixelShuffle 變 2048 → 512 的巨大負擔）
📌 你用 VGG16（perceptual loss）時 res_skip 的作用
VGG loss會強調：
- 輪廓
- 筆畫一致性
- 深層特徵（高頻）
這種情況：
如果沒有殘差 skip，UNet 會更依賴 decoder 去重建所有細節
→ 訓練可能變得更不穩、收斂更慢。
所以 加 VGG 的情況下，保留 res_skip 的意義通常更大。
🧪 最具工程價值的建議（不需要你重寫架構）
⭐ 最推薦：
只移除或弱化 attention block 下方的 res_skip
因為 attention block 容易：
- 破壞 low-level strokes
- 讓模型更偏向 identity mapping
- 導致 style 轉換不徹底
如果 res_skip 只在 attention 之後保留，會減少過度還原輸入字形的問題。
✔ 給你一份決策表（快速判斷）
| 你遇到的問題 | 是否移除 res_skip |
|---|---|
| 字形結構跑掉、扭曲 | ❌不要移除 |
| 字型風格改變太弱、像 identity | ✔可移除部分 |
| 訓練不穩、loss 跳動 | ❌保留 |
| GPU 壓力太大 | ✔移除中間層 |
| 想讓風格更誇張、差異更大 | ✔減少 skip |
🧩 如果你願意，我可以做更多事：
✔ 幫你分析你的 訓練結果 sample
✔ 評估你目前 generator 的 “風格 vs.結構” 平衡
✔ 給你一份 最佳化過的 zi2zi 架構（比你的 52M 小，但效果更好）
✔ 畫出你的 UNet 拓撲結構來分析哪幾層最適合移動
