問題分析
當 norm_layer 設定 affine=False 時，BatchNorm 不會學習可訓練的縮放和平移參數，而是 直接使用當前 batch 的統計數據（均值和標準差） 來標準化輸入。這在 訓練（training）時通常沒有問題，但在 推理（inference）時 可能導致：
- 背景變灰：
- 由於
affine=False，BatchNorm 會使用 每個 batch 的均值和標準差，導致在推理時（當 batch_size=1）統計數據不穩定，使得影像的對比度和亮度發生變化，導致背景不再純黑而變成灰色。
- 由於
- 網點（Artifacts）：
- 由於 BatchNorm 在推理時的統計數據不穩定，可能會產生某些不規則的模式（如網點），特別是當輸入圖像變化較大時。
解決方案
✅ 方法 1：將 affine=True
最簡單的解法是 將 affine=True，讓 BatchNorm 學習可訓練的縮放和平移參數，這樣在推理時，它不會受到 batch 統計變動的影響：
self.down_norm = norm_layer(inner_nc, affine=True) if not outermost else nn.Identity()
self.up_norm = norm_layer(outer_nc, affine=True)
✅ 這樣做的好處：
- 在訓練過程中，BatchNorm 會學習適合的均值和標準差，推理時不會受到 batch_size 變動影響。
- 可以解決 背景變灰與網點問題。
✅ 方法 2：使用 InstanceNorm（適合 Style Transfer 或 GAN）
如果你的模型 batch_size 很小（如 1 或 2），或者你在做 風格轉換（Style Transfer）或 GAN 設計，使用 InstanceNorm2d 可能會更穩定：
import torch.nn as nn
norm_layer = nn.InstanceNorm2d
✅ InstanceNorm 的好處：
- 它 不依賴 batch 統計數據，而是根據單張圖片的均值與標準差進行歸一化。
- 適合 小 batch-size（甚至 batch_size=1）時的推理，避免背景變灰或出現網點。
✅ 方法 3：使用 eval() 時手動調整 BatchNorm
如果你仍然希望使用 BatchNorm，但又擔心推理時 batch_size=1 影響統計數據，可以在推理時手動設定：
generator.eval() # 設定為 eval 模式，使用 running mean/var
但是這種方式可能仍然會有網點問題，最推薦的解法仍然是方法 1 或方法 2。
結論
| 方法 | 適用場景 | 能解決問題? |
|---|---|---|
| ✅ 方法 1（affine=True） | 大部分情況（最推薦） | ✔ 背景變灰 ✔ 網點問題 |
| ✅ 方法 2（InstanceNorm） | batch_size 很小 / GAN / Style Transfer | ✔ 背景變灰 ✔ 網點問題 |
| ⚠ 方法 3（eval()） | 仍想用 BatchNorm，但不改 affine | ❌ 仍可能有網點問題 |
如果你在用 GAN 或 風格轉換（Style Transfer），建議 方法 2（InstanceNorm）。
如果只是普通影像生成，方法 1（affine=True） 是最簡單的解決方案。 🎯