將 PatchGAN 判別器整合到zi2zi的模型中

好的，為了將 PatchGAN 判別器整合到您的模型中，我們需要對 Discriminator 類別進行一些修改。以下是修改後的程式碼和詳細說明：

1. 修改 Discriminator 類別：

Python

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Discriminator(nn.Module):
    def __init__(self, input_nc, embedding_num, ndf=64, norm_layer=nn.BatchNorm2d, blur=False, n_layers=3): # 加入 n_layers
        super(Discriminator, self).__init__()

        use_bias = norm_layer != nn.BatchNorm2d
        kw = 4 # 修改 kernel size
        padw = 1 # 修改 padding size
        sequence = [nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(2, ndf, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw)), # 將 input_nc 改為 2
                    nn.LeakyReLU(0.2, True)]
        nf_mult = 1
        for n in range(1, n_layers): # 使用 n_layers
            nf_mult_prev = nf_mult
            nf_mult = min(2 ** n, 8)
            sequence += [nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias)),
                         norm_layer(ndf * nf_mult),
                         nn.LeakyReLU(0.2, True)]

        sequence += [ nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(ndf * nf_mult, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias)),
                     norm_layer(ndf * nf_mult),
                     nn.LeakyReLU(0.2, True) ]

        sequence += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] # PatchGAN 輸出

        self.model = nn.Sequential(*sequence)
        self.category = nn.Linear(ndf * nf_mult * 4 * 4, embedding_num) # 分類器

        self.blur = blur
        if blur:
            self.gaussian_blur = T.GaussianBlur(kernel_size=3, sigma=1.0)

    def forward(self, input):
        if self.blur:
            input = self.gaussian_blur(input)
        patch_logits = self.model(input) # PatchGAN 輸出
        features = F.adaptive_avg_pool2d(patch_logits, (4, 4)) # 自適應池化
        features = features.view(input.shape[0], -1)
        category_logits = self.category(features) # 分類器輸出
        return patch_logits, category_logits # 回傳 PatchGAN 和分類器輸出

修改說明：

• n_layers 參數：
  • 新增 n_layers 參數，用於控制判別器的層數。
  • 您可以根據需要調整層數，以獲得最佳性能。
• 卷積核大小和填充：
  • 修改卷積核大小 (kw) 和填充 (padw)，以適應 PatchGAN 的需求。
• PatchGAN 輸出：
  • 移除 global_pool 和 binary 層，並將最後一個卷積層的輸出作為 PatchGAN 的輸出。
  • PatchGAN 的輸出是一個二維張量，其中每個元素表示一個圖像 patch 的真實性。
• 分類器輸出：
  • 保留 category 層，用於分類任務。
  • 使用 adaptive_avg_pool2d 將 PatchGAN 的輸出轉換為分類器所需的形狀。
• forward 方法：
  • 修改 forward 方法，使其返回 PatchGAN 和分類器的輸出。

2. 修改 Zi2ZiModel 類別：

• 修改損失函數計算：
  • 修改 backward_D 和 backward_G 方法，以適應 PatchGAN 的輸出。
  • 使用 F.binary_cross_entropy_with_logits 計算 PatchGAN 的損失。

Python

class Zi2ZiModel:
    # ... (其他程式碼) ...

    def backward_D(self, no_target_source=False):
        real_AB = torch.cat([self.real_A, self.real_B], 1)
        fake_AB = torch.cat([self.real_A, self.fake_B.detach()], 1)

        real_D_logits, real_category_logits = self.netD(real_AB)
        fake_D_logits, fake_category_logits = self.netD(fake_AB)

        real_category_loss = self.criterion_Category(real_category_logits, self.labels)
        fake_category_loss = self.criterion_Category(fake_category_logits, self.labels)
        category_loss = (real_category_loss + fake_category_loss) * self.Lcategory_penalty

        real_patch_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(real_D_logits, torch.ones_like(real_D_logits))
        fake_patch_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(fake_D_logits, torch.zeros_like(fake_D_logits))
        patch_loss = (real_patch_loss + fake_patch_loss) * 0.5

        gp = self.compute_gradient_penalty(real_AB, fake_AB)

        gradient_penalty_weight = 10.0
        self.d_loss = patch_loss + category_loss / 2.0 + gradient_penalty_weight * gp

        return category_loss

    def backward_G(self, no_target_source=False):
        fake_AB = torch.cat([self.real_A, self.fake_B], 1)
        fake_D_logits, fake_category_logits = self.netD(fake_AB)

        const_loss = self.Lconst_penalty * self.criterion_MSE(self.encoded_real_A, self.encoded_fake_B)
        l1_loss = self.L1_penalty * self.criterion_L1(self.fake_B, self.real_B)
        fake_category_loss = self.Lcategory_penalty * self.criterion_Category(fake_category_logits, self.labels)
        patch_loss = F.binary_cross_entropy_with_logits(fake_D_logits, torch.ones_like(fake_D_logits))

        fm_loss = self.compute_feature_matching_loss(real_AB, fake_AB)

        self.g_loss = patch_loss + l1_loss + fake_category_loss + const_loss + fm_loss

        perceptual_loss = self.criterion_Perceptual(self.fake_B, self.real_B)
        perceptual_weight = 10.0  # 感知損失的權重
        self.g_loss += perceptual_weight * perceptual_loss

        return const_loss, l1_loss, patch_loss, fm_loss, perceptual_loss

    # ... (其他程式碼) ...

修改說明：

• backward_D 方法：
  • 使用 F.binary_cross_entropy_with_logits 計算 PatchGAN 的損失。
  • 將 PatchGAN 的損失添加到判別器的總損失中。
• backward_G 方法：
  • 使用 F.binary_cross_entropy_with_logits 計算生成器欺騙 PatchGAN 的損失。
  • 將 PatchGAN 的損失添加到生成器的總損失中。

3. 修改 Zi2ZiModel 的初始化參數：

• 在Zi2ZiModel class 的初始化參數中，添加判別器的層數參數。

Python

class Zi2ZiModel:
    def __init__(self, input_nc=1, embedding_num=40, embedding_dim=128, ngf=64, ndf=64,
                 Lconst_penalty=10, Lcategory_penalty=1, L1_penalty=100,
                 schedule=10, lr=0.001, gpu_ids=None, save_dir='.', is_training=True,
                 self_attention=False, residual_block=False,
                 weight_decay = 1e-5, beta1=0.5, g_blur=False, d_blur=False, epoch=40,
                 gradient_clip=0.5, norm_type="instance", d_layers=3): # 加入 d_layers

        # ... (其他程式碼) ...
        self.d_layers = d_layers

        self.setup()
        # ... (其他程式碼) ...

    def setup(self):
        # ... (其他程式碼) ...
        self.netD = Discriminator(
            input_nc=2 * self.input_nc,
            embedding_num=self.embedding_num,
            ndf=self.ndf,
            blur=self.d_blur,
            norm_layer=nn.BatchNorm2d,
            n_layers=self.d_layers # 使用 d_layers
        )
        # ... (其他程式碼) ...

使用 PatchGAN 的優點：

• PatchGAN 可以更有效地捕捉圖像的局部細節，從而生成更真實的字型。
• PatchGAN 的計算效率比全局判別器更高，因為它只需要處理小的圖像 patch。

希望這些修改能夠幫助您將 PatchGAN 判別器成功整合到您的模型中。

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感覺 gemini 比較笨一點, 使用 gemini 的修改建議之後, 會鬼打撞, 一直重覆無法解決 shape 的錯誤.

改用 chatgpt 就一次搞定, 使用相同的提示詞.

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太好了，那我直接幫你完整改寫 backward_D 跟 backward_G，讓它們支援 PatchGAN 輸出（即 (N, 1, H, W) 的真偽 logits），同時保留你之前的設定：

• ✅ Relativistic average loss
• ✅ Category loss
• ✅ Feature matching
• ✅ PatchGAN 的 D(x) 是 logits，不是 sigmoid 過的
• ✅ 使用 mean over patches for final scalar loss

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✅ backward_D（支援 PatchGAN）

def backward_D(self, real_img, fake_img, real_cat, fake_cat):
    # 判別器輸出 (N, 1, H, W)
    pred_real, pred_cat_real = self.netD(real_img)
    pred_fake, pred_cat_fake = self.netD(fake_img.detach())

    # PatchGAN: mean over patches
    pred_real_mean = torch.mean(pred_real)
    pred_fake_mean = torch.mean(pred_fake)

    # Relativistic average loss for D
    d_loss_real = self.criterionGAN(pred_real - pred_fake_mean, torch.ones_like(pred_real))
    d_loss_fake = self.criterionGAN(pred_fake - pred_real_mean, torch.zeros_like(pred_fake))
    self.loss_D_GAN = (d_loss_real + d_loss_fake) * 0.5

    # Category loss
    self.loss_D_cat = self.criterionCE(pred_cat_real, real_cat)

    # Total loss
    self.loss_D = self.loss_D_GAN + self.loss_D_cat
    self.loss_D.backward()

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✅ backward_G（支援 PatchGAN）

def backward_G(self, real_img, fake_img, real_cat, fake_cat):
    pred_real, _ = self.netD(real_img)
    pred_fake, pred_cat_fake = self.netD(fake_img)

    # PatchGAN: mean over patches
    pred_real_mean = torch.mean(pred_real)
    pred_fake_mean = torch.mean(pred_fake)

    # Relativistic average loss for G
    g_loss_real = self.criterionGAN(pred_real - pred_fake_mean, torch.zeros_like(pred_real))
    g_loss_fake = self.criterionGAN(pred_fake - pred_real_mean, torch.ones_like(pred_fake))
    self.loss_G_GAN = (g_loss_real + g_loss_fake) * 0.5

    # Category loss
    self.loss_G_cat = self.criterionCE(pred_cat_fake, fake_cat)

    # Feature matching (optional)
    if self.use_feat_match:
        self.loss_G_FM = self.compute_feat_match_loss(real_img, fake_img)
    else:
        self.loss_G_FM = 0.0

    self.loss_G = self.loss_G_GAN + self.loss_G_cat + self.loss_G_FM
    self.loss_G.backward()

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✅ GAN Loss（Relativistic）

建議你 self.criterionGAN 用這個版本（預設是 BCEWithLogitsLoss）：

self.criterionGAN = nn.BCEWithLogitsLoss()

這樣你在 backward_D / backward_G 都不用再對 logits 做 sigmoid。

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✅ Feature Matching（假設你有）

def compute_feat_match_loss(self, real_img, fake_img):
    real_feats = self.netD.model(real_img)
    fake_feats = self.netD.model(fake_img)

    loss = 0
    for real_feat, fake_feat in zip(real_feats, fake_feats):
        loss += F.l1_loss(real_feat.detach(), fake_feat)
    return loss * self.fm_lambda

你可以根據你目前的寫法來整合這段，或我也可以幫你 review 整包 loss 架構。

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要不要我幫你把這幾個 loss 全部組成一個 class（像 Pix2Pix 或 StyleGAN 那樣），然後直接 plug 進 trainer？會更 modular 一點。

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這邊我幫你把所有 loss 包裝成一個 class（Zi2ZiLoss），你就可以像 Pix2Pix 或 StyleGAN 那樣 plug 進你的 Zi2ZiModel 裡，並將 backward_D, backward_G 等整合進這個新 loss class。你只需要在 setup() 時建立一個 loss instance，然後在 optimize_parameters() 裡調用。

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🔧 Step 1：建立 Zi2ZiLoss class

class Zi2ZiLoss:
    def __init__(self, model, device, lambda_L1=100, lambda_const=10, lambda_cat=1, lambda_fm=10, lambda_perc=10, lambda_gp=10):
        self.model = model
        self.device = device

        # Loss functions
        self.L1 = nn.L1Loss().to(device)
        self.const = nn.MSELoss().to(device)
        self.category = CategoryLoss(model.embedding_num).to(device)
        self.perceptual = PerceptualLoss().to(device)
        self.feature_match = nn.L1Loss().to(device)

        # Weights
        self.lambda_L1 = lambda_L1
        self.lambda_const = lambda_const
        self.lambda_cat = lambda_cat
        self.lambda_fm = lambda_fm
        self.lambda_perc = lambda_perc
        self.lambda_gp = lambda_gp

    def compute_gradient_penalty(self, real, fake):
        alpha = torch.rand(real.size(0), 1, 1, 1, device=self.device)
        interpolates = (alpha * real + (1 - alpha) * fake).requires_grad_(True)
        d_interpolates, _ = self.model.netD(interpolates)
        grad_outputs = torch.ones_like(d_interpolates)
        gradients = torch.autograd.grad(
            outputs=d_interpolates,
            inputs=interpolates,
            grad_outputs=grad_outputs,
            create_graph=True,
            retain_graph=True,
            only_inputs=True
        )[0]
        gradients = gradients.view(gradients.size(0), -1)
        return ((gradients.norm(2, dim=1) - 1) ** 2).mean()

    def feature_matching_loss(self, real_AB, fake_AB):
        real_feat = self.model.netD.model(real_AB)
        fake_feat = self.model.netD.model(fake_AB)
        return self.feature_match(fake_feat, real_feat.detach())

    def backward_D(self, real_A, real_B, fake_B, labels):
        real_AB = torch.cat([real_A, real_B], 1)
        fake_AB = torch.cat([real_A, fake_B.detach()], 1)

        real_D, real_cat = self.model.netD(real_AB)
        fake_D, fake_cat = self.model.netD(fake_AB)

        d_loss_adv = torch.mean(F.logsigmoid(real_D - fake_D) + F.logsigmoid(fake_D - real_D))
        d_loss_adv = -d_loss_adv

        cat_loss = (self.category(real_cat, labels) + self.category(fake_cat, labels)) * 0.5 * self.lambda_cat
        gp = self.compute_gradient_penalty(real_AB, fake_AB) * self.lambda_gp

        total_D_loss = d_loss_adv + cat_loss + gp
        return total_D_loss, cat_loss

    def backward_G(self, real_A, real_B, fake_B, encoded_real_A, encoded_fake_B, labels):
        real_AB = torch.cat([real_A, real_B], 1)
        fake_AB = torch.cat([real_A, fake_B], 1)

        fake_D, fake_cat = self.model.netD(fake_AB)
        real_D, _ = self.model.netD(real_AB)

        g_loss_adv = -torch.mean(F.logsigmoid(fake_D - real_D))
        const_loss = self.const(encoded_real_A, encoded_fake_B) * self.lambda_const
        l1_loss = self.L1(fake_B, real_B) * self.lambda_L1
        cat_loss = self.category(fake_cat, labels) * self.lambda_cat
        fm_loss = self.feature_matching_loss(real_AB, fake_AB) * self.lambda_fm
        perc_loss = self.perceptual(fake_B, real_B) * self.lambda_perc

        total_G_loss = g_loss_adv + const_loss + l1_loss + cat_loss + fm_loss + perc_loss
        return total_G_loss, {
            'const_loss': const_loss,
            'l1_loss': l1_loss,
            'g_adv': g_loss_adv,
            'cat_loss': cat_loss,
            'fm_loss': fm_loss,
            'perceptual_loss': perc_loss,
        }

---

🧩 Step 2：修改 Zi2ZiModel 加入這個 Loss module

在 setup() 裡加上：

self.loss_module = Zi2ZiLoss(self, self.device,
                             lambda_L1=self.L1_penalty,
                             lambda_const=self.Lconst_penalty,
                             lambda_cat=self.Lcategory_penalty)

---

🔁 Step 3：改寫 optimize_parameters() 使用這個 Loss module

以下是簡化後的 optimize_parameters()，將 loss 全包進 loss module 裡：

def optimize_parameters(self, use_autocast=False):
    self.forward()

    # --- Discriminator ---
    self.set_requires_grad(self.netD, True)
    self.optimizer_D.zero_grad()

    if use_autocast:
        with torch.amp.autocast(device_type='cuda'):
            d_loss, cat_loss_d = self.loss_module.backward_D(self.real_A, self.real_B, self.fake_B, self.labels)
            self.scaler_D.scale(d_loss).backward()
            self.scaler_D.unscale_(self.optimizer_D)
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.netD.parameters(), self.gradient_clip)
            self.scaler_D.step(self.optimizer_D)
            self.scaler_D.update()
    else:
        d_loss, cat_loss_d = self.loss_module.backward_D(self.real_A, self.real_B, self.fake_B, self.labels)
        d_loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.netD.parameters(), self.gradient_clip)
        self.optimizer_D.step()

    if torch.isnan(d_loss):
        print("判別器損失為 NaN，停止訓練。")
        return

    # --- Generator ---
    self.set_requires_grad(self.netD, False)
    self.optimizer_G.zero_grad()

    if use_autocast:
        with torch.amp.autocast(device_type='cuda'):
            g_loss, losses = self.loss_module.backward_G(
                self.real_A, self.real_B, self.fake_B,
                self.encoded_real_A, self.encoded_fake_B, self.labels
            )
            self.scaler_G.scale(g_loss).backward()
            self.scaler_G.unscale_(self.optimizer_G)
            torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.netG.parameters(), self.gradient_clip)
            self.scaler_G.step(self.optimizer_G)
            self.scaler_G.update()
    else:
        g_loss, losses = self.loss_module.backward_G(
            self.real_A, self.real_B, self.fake_B,
            self.encoded_real_A, self.encoded_fake_B, self.labels
        )
        g_loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(self.netG.parameters(), self.gradient_clip)
        self.optimizer_G.step()

    return {
        'd_loss': d_loss.item(),
        'g_loss': g_loss.item(),
        **{k: v.item() for k, v in losses.items()}
    }

---

這樣你整體就模組化完成 ✅
如果你有進一步要讓 loss config 更動態（e.g. 支援不同 discriminator 結構或 loss 切換），我也可以幫你做更細的抽象 👍

需要我幫你整合到單一檔案或整理成 repo 結構嗎？

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很好問題！

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✅「Repo 結構」是什麼？

“Repo” 是 repository 的簡寫，指的是像 GitHub 上的程式碼倉庫。

所以「repo 結構」就是指一個專案的資料夾結構設計，方便你：

• 整理程式碼、模型、config、訓練/測試腳本
• 讓別人容易看懂、使用、改你的專案
• 適合上傳到 GitHub 或用版本控制（git）

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📁 Zi2Zi GAN 的推薦 Repo 結構

以下是我根據你現在的架構與功能，幫你設計的 repo 結構：

zi2zi_gan/
│
├── models/
│   ├── __init__.py
│   ├── networks.py             # 包含 netG, netD, encoder 等架構
│   ├── losses.py               # 所有 Loss function 包含 Zi2ZiLoss 類
│   └── zi2zi_model.py          # Zi2ZiModel 類，負責 forward, optimize, etc.
│
├── data/
│   └── dataset.py              # 字體圖像對的 Dataset 讀取與轉換
│
├── train.py                    # 主訓練腳本
├── test.py                     # 測試腳本（optional）
├── config.yaml                 # 訓練參數設定（也可用 argparse）
├── utils.py                    # 工具函式（e.g. logger, visualization, metrics）
├── requirements.txt            # 依賴套件
└── README.md                   # 專案說明

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🧱 各檔案內容簡述

檔案	功能
networks.py	包含 UNetGenerator, PatchGANDiscriminator, Encoder
losses.py	放 CategoryLoss, PerceptualLoss, Zi2ZiLoss 等
zi2zi_model.py	核心 class Zi2ZiModel，整合 forward、loss 計算、optimize
train.py	建立模型、訓練 loop、log/save checkpoint
config.yaml	可以放訓練參數（batch_size, lr, etc.）
utils.py	可能包含 image 保存、tensor 可視化、計時等輔助功能
requirements.txt	放入你需要的套件（如 torch, numpy, Pillow 等）
README.md	說明這個專案的用途、架構與使用方式

---

如果你想，我可以：

1. 幫你直接產生檔案與內容（一個一個幫你寫）
2. 或打包成 .zip 結構讓你下載整份（要你先提供一些檔案內容）
3. 或直接建立可以部署到 GitHub 的基本版本

你想走哪個路線？還是你有自己的現有結構我可以依照來整理？