UNetGenerator 有 8 layer , Residual Block

在 8 層的 UNet 結構中，Residual Block（殘差塊） 最適合加在 深層、中層的 Encoder 部分，這樣能幫助保留細節，同時讓梯度更穩定地回傳。

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建議加 Residual Block 的層數

1. 建議加在 Encoder（下採樣）的中深層：
   • Layer 3、4、5、6
   • 這些層負責學習較高層次的字型風格，適合殘差學習
   • 避免在最淺（Layer 1,2）或最深（Layer 8）層加入，避免影響低層特徵或輸出收斂
2. 不建議加在：
   • 最內層（Layer 1）：這是 UNet 的 bottleneck，不適合加入額外的殘差學習，避免增加過多計算
   • 最外層（Layer 8）：這是 Generator 的輸出層，應保持最簡單的學習

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最終推薦方案

層數	Residual Block	Self-Attention	作用
Layer 1 (bottleneck)	❌	❌	保持簡單，避免梯度干擾
Layer 2	❌	❌	只做基本特徵下採樣
Layer 3	✅	❌	深層特徵提取
Layer 4	✅	✅	風格特徵學習，加入 Self-Attention
Layer 5	✅	❌	高層語義學習
Layer 6	✅	✅	進一步風格保留
Layer 7	❌	❌	主要負責融合
Layer 8 (輸出層)	❌	❌	只做輸出，不做額外計算

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理由

• Layer 3–6 負責提取 字型筆劃、風格資訊，適合加入殘差學習
• Layer 4、6 再加 Self-Attention 來捕捉全局風格
• 輸入層 & 輸出層保持乾淨，避免不必要的學習干擾

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如果希望 Self-Attention 主要用來捕捉 細部風格，可以稍微調整原本的層級設定，讓 Self-Attention 更集中在 細節資訊較重要的層。

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建議的 Self-Attention 層調整

層數	Residual Block	Self-Attention	作用
Layer 1 (bottleneck)	❌	❌	保持簡單，避免梯度干擾
Layer 2	❌	❌	低層特徵提取
Layer 3	✅	✅	開始捕捉細節，加入 Self-Attention
Layer 4	✅	❌	深層特徵提取
Layer 5	✅	❌	學習字型風格
Layer 6	✅	✅	進一步風格保留，加入 Self-Attention
Layer 7	❌	✅	融合高層 & 細節資訊，加入 Self-Attention
Layer 8 (輸出層)	❌	❌	只做輸出，不做額外計算

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調整的理由

1. Layer 3：這一層剛開始進入深層，加入 Self-Attention 可以讓模型在早期就開始學習局部筆劃特徵（如字的線條、彎曲度）。
2. Layer 6：這一層是 UNet 重要的上採樣階段，加入 Self-Attention 讓生成的字型能保留更多 Zen Maru Gothic 的風格資訊。
3. Layer 7：這是最接近輸出的高層特徵，這時候加入 Self-Attention 主要是讓字型細節更清楚、邊緣更平滑。

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對應的效果

✅ Self-Attention 在 Layer 3, 6, 7 → 確保筆劃細節 + 風格學習 + 邊緣處理都能強化
✅ Residual Block 在 Layer 3–6 → 提高深層特徵學習能力，讓風格轉換更穩定

這樣的配置可以讓模型 更有效學習細部風格，避免只學到整體輪廓而忽略字型細節！ 🚀