加入自注意層是否有助字型的訓練?

✅ 加入自注意力層 (Self-Attention) 是否有助於字型訓練？

是的！在 Glyph GAN 中加入自注意力層 (Self-Attention Layer, SA) 可以提升字型補全的效果，主要有以下幾點優勢：

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🔹 1️⃣ 讓模型更關注局部筆畫細節

字型補全需要學習細微的筆畫變化，例如：

• 筆劃粗細、彎曲程度、裝飾特徵
• 筆劃連接方式（如日文字體的撇捺）
• 筆劃間距與對齊方式

💡 自注意力層可以讓模型在局部區域內「注意」關鍵筆劃，而不只是單純依賴 CNN 的卷積特徵。

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🔹 2️⃣ 改善字型結構的一致性

• 傳統 CNN 主要關注局部特徵，但容易忽略全局字形結構。
• SA 層可以讓不同筆畫之間有更好的關聯性，確保生成的字形風格一致，而不會出現「局部對，但整體形狀不對」的問題。

💡 這對於補全缺字（如罕見漢字）尤其重要，因為模型需要根據已知的字體風格來推測新的字形結構。

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🔹 3️⃣ 在較複雜的字體中提升細節保留

如果目標字體（Zen Maru Gothic）擁有細膩的裝飾性筆劃，那麼單純的 CNN 可能無法完美學習：

• 筆劃的精細程度
• 書寫風格（如圓潤 vs. 尖銳）
• 局部裝飾（如特定筆畫的粗細變化）

💡 加入 SA 層後，模型能夠更準確地保留這些細節，使補全字的風格更自然。

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🔹 如何加入自注意力層？

你可以在 Generator (UNetGenerator) 的某些卷積層之後加入 Self-Attention (SA) 層，例如：

import torch
import torch.nn as nn

class UNetGenerator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(UNetGenerator, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
            nn.LeakyReLU(0.2, True),  # 使用 LeakyReLU
            SelfAttention(64),  # 加入自注意力層
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
            nn.LeakyReLU(0.2, True),  # 使用 LeakyReLU
            SelfAttention(128)
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(128, 64, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
            nn.ReLU(),  # Decoder 可以使用標準 ReLU
            SelfAttention(64),
            nn.ConvTranspose2d(64, 1, kernel_size=4, stride=2, padding=1),
            nn.Tanh()
        )

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

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🔹 自注意力層對 Glyph GAN 有幫助嗎？

✅ 當字型筆劃較複雜，或需要長距離關聯時，SA 層有明顯幫助！
✅ 可以減少局部筆劃變形，提高字型補全的一致性！
✅ 適合用在 Generator 的中間層，提升特徵學習能力！

💡 推薦做法

• 在 Encoder 區塊的淺層 & 中層 加入 Self-Attention
• 在 Decoder 區塊的中層 加入 Self-Attention
• 測試不同 SA 位置，觀察效果

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🎯 結論

✔ 如果 Zen Maru Gothic 的筆劃較複雜，加入 SA 層可以提升補全效果。
✔ 但如果字型較簡單（如等寬字體），SA 層可能提升有限。
✔ 建議在 Generator 中測試不同層的 SA，找到最佳架構！ 🚀

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為什麼上面的範例, encoder 裡呼叫2次 SelfAttention(), decoder 只呼叫一次 SelfAttention()?

🔍 為什麼 Encoder 呼叫 2 次 SelfAttention()，Decoder 只呼叫 1 次？

這與字型補全任務的特性與 U-Net 結構的設計原則 有關！
主要考慮 特徵提取（Encoder）與資訊重建（Decoder） 的不同需求。

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🔹 1️⃣ Encoder（特徵提取）：需要多次 Self-Attention

在 Encoder 負責壓縮輸入字形特徵，並將關鍵資訊保留。

• 每層卷積會損失部分細節，所以在不同解析度層級（低階、高階特徵）都應該有 SelfAttention() 來捕捉全局關係。
• 這樣能學到字形的關鍵結構與風格（例如 Noto Sans → Zen Maru Gothic 風格對應），確保補全字型時不會偏離風格。

✔ 因此，Encoder 裡呼叫 2 次 SelfAttention()（分別作用於不同特徵層）來增強風格對映學習！

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🔹 2️⃣ Decoder（資訊重建）：只需要 1 次 Self-Attention

在 Decoder 負責將壓縮的資訊還原成完整字形。

• 主要任務是 還原缺失的筆畫與細節，不需要像 Encoder 那樣關注「字型風格對應」。
• 若加太多 Self-Attention，會導致模型過度關注整體關係，反而影響局部細節重建。
• 適量的 Self-Attention（1 次）即可確保補全字形時仍然符合 Zen Maru Gothic 的特徵。

✔ 因此，Decoder 只呼叫 1 次 SelfAttention()，主要用於全局一致性，但不會影響局部筆畫的重建！

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🔹 3️⃣ 更深入的設計原則

組件	Self-Attention 作用	為何這樣設計？
Encoder	提取關鍵字形特徵	確保 Noto Sans → Zen Maru Gothic 的風格轉換學習，減少資訊丟失
Decoder	還原筆畫細節	確保補全的字形筆畫清晰，風格一致，但不過度影響局部細節

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🎯 結論

✔ Encoder 用 2 次 SelfAttention()，學習風格轉換與關鍵特徵，避免丟失字形結構資訊。
✔ Decoder 用 1 次 SelfAttention()，確保補全字形時風格一致，但不過度影響細節重建。
✔ 這樣的設計確保 Zen Maru Gothic 缺字補全時，既符合風格，又保持清晰細節！ 🚀

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圖片解析度為 256×256 時, 推薦使用幾層在 Generator / Discriminator, 還有在那幾層加入 SelfAttention?

📌 設計 Generator & Discriminator（圖片解析度 256×256）

在 Glyph GAN 訓練 Zen Maru Gothic 缺字補全 時，建議使用 適當的層數與 Self-Attention 來確保風格一致與細節清晰。

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🔹 1️⃣ Generator 設計

Generator 主要是 U-Net 風格，用於補全缺字。建議使用：

• 4~6 層卷積（Conv Blocks），確保從低解析度到高解析度的細節都能學習。
• 2 個 Self-Attention 層，分別在：
  1. 中間層（64×64） 👉 學習風格對應（Noto Sans → Zen Maru Gothic）
  2. 細節層（128×128） 👉 強化筆畫與局部一致性

📌 結構建議

Resolution	Operation	Self-Attention
256×256	Conv + ReLU	❌
128×128	Conv + ReLU	✅ (局部細節)
64×64	Conv + ReLU	✅ (風格轉換)
32×32	Conv + ReLU	❌
16×16	Conv + ReLU	❌

✅ 這樣的設計能確保字形風格學習，又不影響筆畫細節補全！

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🔹 2️⃣ Discriminator 設計

Discriminator 主要是 PatchGAN 風格（逐區塊判斷真假）。
建議使用：

• 4 層卷積（Conv Blocks）
• 1 個 Self-Attention 層（在 64×64 層級）
  👉 確保風格一致性，但不過度影響局部筆畫。

📌 結構建議

Resolution	Operation	Self-Attention
256×256	Conv + LeakyReLU(0.2)	❌
128×128	Conv + LeakyReLU(0.2)	❌
64×64	Conv + LeakyReLU(0.2)	✅ (全局風格判斷)
32×32	Conv + LeakyReLU(0.2)	❌

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🔹 3️⃣ 總結：幾層適合？

✅ Generator

• 共 4~6 層
• Self-Attention 加在 128×128 & 64×64 層級

✅ Discriminator

• 共 4 層
• Self-Attention 加在 64×64 層級

這樣的架構能確保： ✔ 學習字型風格一致性（Noto Sans → Zen Maru Gothic）
✔ 補全缺字時保留筆畫細節
✔ Discriminator 不過度干涉局部筆畫 🚀

Python 範例

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.utils import save_image
import os
from PIL import Image

# ============================
# Self-Attention Module
# ============================
class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.query = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, 1)
        self.key = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // 8, 1)
        self.value = nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 1)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
    
    def forward(self, x):
        batch, C, H, W = x.shape
        Q = self.query(x).view(batch, -1, H * W).permute(0, 2, 1)
        K = self.key(x).view(batch, -1, H * W)
        attention = self.softmax(torch.bmm(Q, K))
        V = self.value(x).view(batch, -1, H * W)
        out = torch.bmm(V, attention.permute(0, 2, 1)).view(batch, C, H, W)
        return out + x

# ============================
# Generator Model (U-Net Style)
# ============================
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, 4, 2, 1), nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1), nn.ReLU(),
            SelfAttention(128),  # Self-Attention at 128x128
            nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1), nn.ReLU(),
            SelfAttention(256),  # Self-Attention at 64x64
            nn.Conv2d(256, 512, 4, 2, 1), nn.ReLU()
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, 2, 1), nn.ReLU(),
            nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, 2, 1), nn.ReLU(),
            nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, 2, 1), nn.ReLU(),
            nn.ConvTranspose2d(64, 1, 4, 2, 1), nn.Tanh()
        )
    
    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

# ============================
# Discriminator Model (PatchGAN Style)
# ============================
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 64, 4, 2, 1), nn.LeakyReLU(0.2, True),
            nn.Conv2d(64, 128, 4, 2, 1), nn.LeakyReLU(0.2, True),
            SelfAttention(128),  # Self-Attention at 64x64
            nn.Conv2d(128, 256, 4, 2, 1), nn.LeakyReLU(0.2, True),
            nn.Conv2d(256, 1, 4, 1, 0), nn.Sigmoid()
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

# ============================
# Training Setup
# ============================
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
generator = Generator().to(device)
discriminator = Discriminator().to(device)
criterion = nn.BCELoss()
optimizer_G = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
optimizer_D = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

# ============================
# Load Dataset
# ============================
class GlyphDataset(Dataset):
    def __init__(self, root, transform):
        self.root = root
        self.files = os.listdir(root)
        self.transform = transform
    
    def __len__(self):
        return len(self.files)
    
    def __getitem__(self, index):
        img_path = os.path.join(self.root, self.files[index])
        image = Image.open(img_path).convert("L")
        image = self.transform(image)
        return image

transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((256, 256)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize([0.5], [0.5])
])

dataset = GlyphDataset("/path/to/dataset", transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# ============================
# Training Loop
# ============================
num_epochs = 100
generator.train()
discriminator.train()

for epoch in range(num_epochs):
    for i, real_images in enumerate(dataloader):
        real_images = real_images.to(device)
        batch_size = real_images.size(0)
        real_labels = torch.ones(batch_size, 1).to(device)
        fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1).to(device)
        
        # Train Generator
        optimizer_G.zero_grad()
        fake_images = generator(real_images)
        g_loss = criterion(discriminator(fake_images), real_labels)
        g_loss.backward()
        optimizer_G.step()
        
        # Train Discriminator
        optimizer_D.zero_grad()
        real_loss = criterion(discriminator(real_images), real_labels)
        fake_loss = criterion(discriminator(fake_images.detach()), fake_labels)
        d_loss = (real_loss + fake_loss) / 2
        d_loss.backward()
        optimizer_D.step()
        
    print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], G Loss: {g_loss.item()}, D Loss: {d_loss.item()}")
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        save_image(fake_images[:25], f"output_{epoch+1}.png", nrow=5, normalize=True)

# Save Models
torch.save(generator.state_dict(), "generator.pth")
torch.save(discriminator.state_dict(), "discriminator.pth")

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圖片解析度為 512×512 時, 推薦使用幾層在 Generator / Discriminator, 還有在那幾層加入 SelfAttention?

當圖片解析度提高到 512×512，Generator 和 Discriminator 需要更深的網路結構來捕捉細節與特徵。以下是建議的設計：

Generator (生成器)

• 建議層數：6~7 層（從 512×512 降至 8×8）
• Self-Attention 層：
  • 256×256
  • 128×128
  • 64×64

結構建議：

1. 512×512 → 256×256（Conv + LeakyReLU）
2. 256×256 → 128×128（Self-Attention + Conv + ReLU）
3. 128×128 → 64×64（Self-Attention + Conv + ReLU）
4. 64×64 → 32×32（Conv + ReLU）
5. 32×32 → 16×16（Self-Attention + Conv + ReLU）
6. 16×16 → 8×8（Conv + ReLU）
7. 反轉過程（Upsampling）回到 512×512

---

Discriminator (鑑別器)

• 建議層數：5~6 層（從 512×512 降至 8×8）
• Self-Attention 層：
  • 128×128
  • 64×64

結構建議：

1. 512×512 → 256×256（Conv + LeakyReLU）
2. 256×256 → 128×128（Self-Attention + Conv + LeakyReLU）
3. 128×128 → 64×64（Self-Attention + Conv + LeakyReLU）
4. 64×64 → 32×32（Conv + LeakyReLU）
5. 32×32 → 16×16（Conv + LeakyReLU）
6. 16×16 → 8×8（Conv + LeakyReLU）

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為什麼這樣設計？

• Self-Attention 層 放在 128×128、64×64 這些中間尺度，因為這些層最能學習整體結構與局部細節。
• Generator 層數多於 Discriminator，確保生成器有足夠的能力學習細節，而鑑別器則需要對抗這些細節，避免過度簡單的特徵匹配。

trainer.py

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import transforms, datasets
from torch.utils.data import DataLoader
import os

# Self-Attention Layer
class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_dim):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.query = nn.Conv2d(in_dim, in_dim // 8, 1)
        self.key = nn.Conv2d(in_dim, in_dim // 8, 1)
        self.value = nn.Conv2d(in_dim, in_dim, 1)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
    
    def forward(self, x):
        batch, C, H, W = x.size()
        proj_query = self.query(x).view(batch, -1, H * W).permute(0, 2, 1)
        proj_key = self.key(x).view(batch, -1, H * W)
        energy = torch.bmm(proj_query, proj_key)
        attention = self.softmax(energy)
        proj_value = self.value(x).view(batch, -1, H * W)
        out = torch.bmm(proj_value, attention.permute(0, 2, 1)).view(batch, C, H, W)
        return out + x

# Generator
class Generator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Generator, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, 4, stride=2, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 4, stride=2, padding=1)
        self.attn1 = SelfAttention(128)  # Self-Attention at 256x256
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 4, stride=2, padding=1)
        self.attn2 = SelfAttention(256)  # Self-Attention at 128x128
        self.conv4 = nn.Conv2d(256, 512, 4, stride=2, padding=1)
        self.attn3 = SelfAttention(512)  # Self-Attention at 64x64
        self.deconv1 = nn.ConvTranspose2d(512, 256, 4, stride=2, padding=1)
        self.deconv2 = nn.ConvTranspose2d(256, 128, 4, stride=2, padding=1)
        self.deconv3 = nn.ConvTranspose2d(128, 64, 4, stride=2, padding=1)
        self.deconv4 = nn.ConvTranspose2d(64, 1, 4, stride=2, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        x = self.relu(self.conv1(x))
        x = self.relu(self.conv2(x))
        x = self.attn1(x)
        x = self.relu(self.conv3(x))
        x = self.attn2(x)
        x = self.relu(self.conv4(x))
        x = self.attn3(x)
        x = self.relu(self.deconv1(x))
        x = self.relu(self.deconv2(x))
        x = self.relu(self.deconv3(x))
        x = torch.tanh(self.deconv4(x))
        return x

# Discriminator
class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Discriminator, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 64, 4, stride=2, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, 4, stride=2, padding=1)
        self.attn1 = SelfAttention(128)  # Self-Attention at 128x128
        self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, 4, stride=2, padding=1)
        self.attn2 = SelfAttention(256)  # Self-Attention at 64x64
        self.conv4 = nn.Conv2d(256, 1, 4, stride=2, padding=1)
        self.leaky_relu = nn.LeakyReLU(0.2, True)
    
    def forward(self, x):
        x = self.leaky_relu(self.conv1(x))
        x = self.leaky_relu(self.conv2(x))
        x = self.attn1(x)
        x = self.leaky_relu(self.conv3(x))
        x = self.attn2(x)
        x = torch.sigmoid(self.conv4(x))
        return x

# Training Setup
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
generator = Generator().to(device)
discriminator = Discriminator().to(device)

criterion = nn.BCELoss()
g_optimizer = optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
d_optimizer = optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))

transform = transforms.Compose([
    transforms.Grayscale(),
    transforms.Resize((512, 512)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])
dataset = datasets.ImageFolder("dataset_path", transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)

# Training Loop
for epoch in range(100):
    for real_images, _ in dataloader:
        real_images = real_images.to(device)
        batch_size = real_images.size(0)

        # Train Discriminator
        d_optimizer.zero_grad()
        real_labels = torch.ones(batch_size, 1, 1, 1).to(device)
        fake_labels = torch.zeros(batch_size, 1, 1, 1).to(device)
        real_loss = criterion(discriminator(real_images), real_labels)
        fake_images = generator(torch.randn(batch_size, 1, 512, 512).to(device))
        fake_loss = criterion(discriminator(fake_images.detach()), fake_labels)
        d_loss = real_loss + fake_loss
        d_loss.backward()
        d_optimizer.step()

        # Train Generator
        g_optimizer.zero_grad()
        g_loss = criterion(discriminator(fake_images), real_labels)
        g_loss.backward()
        g_optimizer.step()
    
    print(f"Epoch [{epoch+1}/100] D Loss: {d_loss.item():.4f} G Loss: {g_loss.item():.4f}")
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        torch.save(generator.state_dict(), "generator.pth")
        torch.save(discriminator.state_dict(), "discriminator.pth")