為了在您的 U-Net 架構中避免 CNN 中常見的棋盤格失真（checkerboard artifacts），您可以考慮以下方法：
使用固定平滑卷積層（Fixed Smooth Convolutional Layer）
Kinoshita 和 Kiya 提出了一種固定平滑卷積層，透過使用具有可控平滑度的固定濾波器，來防止由轉置卷積（ConvTranspose2d）或下採樣操作引起的棋盤格失真。這種方法不僅能消除失真，還能提升模型性能。他們的實驗顯示，將固定平滑卷積層應用於各種 CNN 架構（如 VGG8、ResNet-18、ResNet-101）和生成對抗網絡（GANs）中，能有效提高分類和生成性能 。
- https://paperswithcode.com/paper/fixed-smooth-convolutional-layer-for-avoiding
- https://arxiv.org/pdf/2002.02117
將 FixedConv2d 或 FixedConvTranspose2d 替換您現有的上採樣層：
from fixed_smooth_conv import FixedConvTranspose2d
# 替換原有的 ConvTranspose2d
upconv = FixedConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size=4, stride=2, padding=1)以下是 FixedConvTranspose2d 的完整 PyTorch 實作，旨在透過固定的平滑濾波器來減少轉置卷積（ConvTranspose2d）所產生的棋盤格失真（checkerboard artifacts）：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class FixedConvTranspose2d(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=False, mode='avg'):
super(FixedConvTranspose2d, self).__init__()
self.mode = mode
self.stride = stride
self.padding = padding
self.kernel_size = kernel_size
# 使用固定權重的轉置卷積層
self.fixed_weight = self._create_fixed_weight(in_channels, out_channels, kernel_size, mode)
self.register_buffer('weight', self.fixed_weight)
self.bias = None
if bias:
self.bias = nn.Parameter(torch.zeros(out_channels))
def _create_fixed_weight(self, in_channels, out_channels, kernel_size, mode):
if mode == 'avg':
# 建立平均濾波器
weight = torch.ones(out_channels, in_channels, kernel_size, kernel_size)
weight /= kernel_size * kernel_size
elif mode == 'gaussian':
# 建立高斯濾波器
def gaussian_kernel(size, sigma=1.0):
coords = torch.arange(size).float() - size // 2
grid = coords.unsqueeze(0) ** 2 + coords.unsqueeze(1) ** 2
kernel = torch.exp(-grid / (2 * sigma ** 2))
kernel /= kernel.sum()
return kernel
kernel = gaussian_kernel(kernel_size)
weight = kernel.expand(out_channels, in_channels, kernel_size, kernel_size).clone()
else:
raise ValueError(f"Unsupported mode: {mode}")
return weight
def forward(self, x):
return F.conv_transpose2d(
x,
self.weight,
bias=self.bias,
stride=self.stride,
padding=self.padding
)
這個類別提供了兩種模式：avg（平均濾波器）和 gaussian（高斯濾波器），您可以根據需求選擇適合的模式。這些固定的濾波器有助於在上採樣過程中減少棋盤格失真。
要將此類別整合到您的 UNet 架構中，您可以在上採樣的部分替換原本的 ConvTranspose2d 為 FixedConvTranspose2d。例如，在 UnetSkipConnectionBlock 中，您可以這樣修改：
if self.up_mode == 'conv':
upconv = FixedConvTranspose2d(inner_nc * 2, outer_nc, kernel_size=4, stride=2, padding=1, bias=use_bias, mode='avg')
這樣的修改將有助於減少模型在生成圖像時出現的棋盤格失真，提升生成圖像的品質。
如果您需要進一步的協助來整合這個類別到您的完整 UNet 架構中，請隨時告訴我。
平均濾波器（average filter）和高斯濾波器（Gaussian filter）都是常用於影像平滑的濾波器，但它們的行為與效果有一些關鍵差異，以下是詳細比較：
✅ 1. 濾波權重分布
| 濾波器 | 權重分布 | 說明 |
|---|---|---|
| 平均濾波器 | 每個像素權重一樣 | 所有鄰近像素均等影響中心像素，等於做區域平均。 |
| 高斯濾波器 | 中心像素權重高，越遠越小 | 按照高斯分佈加權，中心像素對結果影響最大。更符合自然圖像模糊。 |
✅ 2. 平滑效果與邊界保持
| 特性 | 平均濾波器 | 高斯濾波器 |
|---|---|---|
| 邊界保持能力 | 弱，容易模糊邊緣 | 較強，對邊界模糊較少 |
| 去除雜訊效果 | 對隨機雜訊有效，但模糊整體影像 | 更自然地去雜訊，細節保留較多 |
✅ 3. 計算效率
| 特性 | 平均濾波器 | 高斯濾波器 |
|---|---|---|
| 速度 | 更快，簡單平均運算 | 略慢，需加權運算（但可用 separable kernel 加速） |
| 實作簡單度 | 非常簡單 | 稍微複雜（需要生成高斯核） |
✅ 4. 視覺比較範例（簡化說明）
假設 3×3 濾波器：
- 平均濾波器權重：
1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 - 高斯濾波器權重（σ=1 範例）：
1 2 1 2 4 2 ← 除以 16 正規化後 1 2 1
✅ 應用建議
| 情境 | 建議使用 |
|---|---|
| 快速去雜訊但不重視細節 | 平均濾波器 |
| 去雜訊又希望保留邊緣與細節 | 高斯濾波器 |
| 用於 上採樣反卷積（避免棋盤格） | 高斯濾波更自然 |
需要我幫你實作 FixedConvTranspose2d 中加入 gaussian 模式的自動核生成功能嗎？也可以根據指定的 kernel size 和 sigma 來調整。
為了解決 staircase artifact（樓梯狀失真） 問題，建議使用 gaussian 模式的平滑濾波器，原因如下：
🎯 為什麼 Gaussian 比 Average 好？
| 特性 | 平均濾波器（Average） | 高斯濾波器（Gaussian） |
|---|---|---|
| 🎢 抑制 staircase artifact | 一定程度可抑制，但可能導致過度模糊 | ✅ 更有效平滑高頻震盪，並保留自然邊緣 |
| 👁️ 模糊感 | 模糊感較重，且對所有像素影響相等 | ✅ 中心權重大，模糊較自然，減少不必要的邊緣損失 |
| 📈 實際應用中的觀察 | 在 ConvTranspose2d 後加平均濾波，有時仍殘留棋盤格感 | ✅ 高斯濾波更穩定，效果佳且常見於 super-resolution 等研究中 |
✅ 推薦：使用 Gaussian smoothing 解決 staircase
- 若你使用
ConvTranspose2d作為上採樣方式：- ✅ 加入
FixedConvTranspose2d(mode='gaussian')可顯著降低棋盤格。 - 📐 可進一步調整
kernel_size（例如 5 或 7）與sigma（例如 1.0–2.0）以最佳化效果。
- ✅ 加入
🛠️ 額外建議：
- 若仍有 artifact，可加上：
- 🔹
blur後再residual skip（跳連接） - 🔹 或搭配
pixelshuffle + blur混合策略（hybrid upsampling） - 🔹 或加
anti-aliasing卷積（如 BlurPool）
- 🔹
需要我幫你在你的 FixedConvTranspose2d 裡加入 gaussian 核生成功能 + 範例程式碼嗎？
你可以在 UnetSkipConnectionBlock 的 up_mode 中增加新的模式，例如：'fixedconv'，搭配 FixedConvTranspose2d 使用。以下是擴充的範例，包含 FixedConvTranspose2d 的實作與整合方式：
🔧 1. 定義 FixedConvTranspose2d
class FixedConvTranspose2d(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size=4, stride=2, padding=1, mode='avg'):
super(FixedConvTranspose2d, self).__init__()
self.stride = stride
self.mode = mode
self.upsample = nn.Upsample(scale_factor=stride, mode='nearest')
self.kernel_size = kernel_size
self.pad = padding
if mode == 'avg':
kernel = torch.ones(out_channels, in_channels, kernel_size, kernel_size)
elif mode == 'gaussian':
base = torch.tensor([[1., 2., 1.],
[2., 4., 2.],
[1., 2., 1.]])
base /= base.sum()
kernel = base[None, None, :, :].repeat(out_channels, in_channels, 1, 1)
else:
raise ValueError(f"Unsupported mode: {mode}")
self.register_buffer('weight', kernel)
def forward(self, x):
x = self.upsample(x)
x = F.pad(x, (self.pad, self.pad, self.pad, self.pad), mode='reflect')
return F.conv2d(x, self.weight, groups=1)
🔁 2. 在 UnetSkipConnectionBlock 增加支援
在所有 up_mode 的判斷中新增一個分支：
elif self.up_mode == 'fixedconv':
upconv = FixedConvTranspose2d(inner_nc * 2 if not innermost else inner_nc,
outer_nc, kernel_size=3, stride=2, padding=1, mode='avg')
upnorm = norm_layer(outer_nc)
self.up = nn.Sequential(uprelu, upconv, upnorm)
最終你的 up_mode 判斷就可以支援 'conv'、'upsample'、'pixelshuffle'、'fixedconv'，甚至 'hybrid'。
✅ 使用方式
model = UNetGenerator(up_mode='fixedconv')
你也可以選擇將 'fixedconv' 做為 'hybrid' 中的一部分，例如只在特定層使用。
有需要我幫你加到現有 script 的每個區塊嗎？我可以直接幫你 patch 完整版本。