這是一個很棒的問題，牽涉到 PixelShuffle 後的特徵處理策略。簡單結論是：
🎯 建議使用
ResSkip（或其他殘差模組）接在 PixelShuffle 後面，比單純nn.Conv2d更穩定、更有效果。
🔍 原因分析
✅ 使用 ResSkip 的優勢：
- 改善 PixelShuffle artifacts：PixelShuffle 雖然能夠有效上採樣，但容易產生 checkerboard artifact。使用 ResSkip 可進行局部修正與重建。
- 加強非線性表達能力：PixelShuffle 僅是重排像素（沒有學習能力），後面若僅接一層 Conv，學習力不夠；而 ResSkip 可以疊加更多非線性表示。
- 便於訊息傳遞與梯度回傳：殘差結構有助於深層網路穩定學習，避免訊息與梯度消散。
⚠️ 單獨使用 nn.Conv2d(...) 的侷限：
- 訓練初期對於細節修復不夠敏感。
- 可能學習到「過於局部」的特徵，缺乏上下文整合能力。
- 缺乏 skip connection，資訊流較弱。
🧪 建議實驗設計
如果你想更科學地評估：
| 模式 | 結構 | 評估項目 |
|---|---|---|
| PixelShuffle+Conv | PixelShuffle → Conv2d | artifact 有無、loss 收斂速度、風格呈現品質 |
| PixelShuffle+ResSkip | PixelShuffle → ResSkip | 更平滑重建、更穩定風格轉換結果 |
你也可以試著加入小型 TransformerBlock 在 PixelShuffle 後，效果可能更好（但成本高）。
🧩 延伸組合建議（建議一套輕量上採樣模組）
class PixelShuffleUpBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, out_channels, upscale_factor=2, use_bias=True):
super().__init__()
self.up = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels * (upscale_factor ** 2), kernel_size=1, bias=use_bias),
nn.PixelShuffle(upscale_factor),
ResSkip(out_channels) # <<<<< 推薦接這個
)
def forward(self, x):
return self.up(x)
✅ 結論建議
- 如果你要提升風格遷移的效果、穩定性與細節品質，推薦用
ResSkip接在 PixelShuffle 後面。 - 如果你只想做參數最少的實驗（或部署於輕量模型），
Conv2d也是可行 baseline，但品質較低。
如果你願意，我可以幫你包一個 HybridUpsampleBlock，能自動切換 Conv、Upsample、PixelShuffle+ResSkip，要不要來一版？