# Адаптация модели под новую задачу

Многие диффузионные системы используют одни и те же компоненты, что позволяет адаптировать предобученную модель для одной задачи к совершенно другой.

This guide will show you how to adapt a pretrained text-to-image model for inpainting by initializing and modifying the architecture of a pretrained [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel).

## Настройка параметров UNet2DConditionModel

По умолчанию [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) принимает 4 канала во [входном образце](https://huggingface.co/docs/diffusers/v0.16.0/en/api/models#diffusers.UNet2DConditionModel.in_channels). Например, загрузите предобученную модель text-to-image, такую как [`stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5`](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5), и посмотрите на количество `in_channels`:

```py
from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", use_safetensors=True)
pipeline.unet.config["in_channels"]
4
```

Для инпейнтинга требуется 9 каналов во входном образце. Вы можете проверить это значение в предобученной модели инпейнтинга, например [`stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting`](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting):

```py
from diffusers import StableDiffusionPipeline

pipeline = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting", use_safetensors=True)
pipeline.unet.config["in_channels"]
9
```

Чтобы адаптировать вашу модель text-to-image для inpainting, вам нужно изменить количество `in_channels` с 4 на 9.

Инициализируйте [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/ru/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) с весами предобученной модели text-to-image и измените `in_channels` на 9. Изменение количества `in_channels` требует установки `ignore_mismatched_sizes=True` и `low_cpu_mem_usage=False`, чтобы избежать ошибки несовпадения размеров, так как форма теперь отличается.

```py
from diffusers import AutoModel

model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
unet = AutoModel.from_pretrained(
    model_id,
    subfolder="unet",
    in_channels=9,
    low_cpu_mem_usage=False,
    ignore_mismatched_sizes=True,
    use_safetensors=True,
)
```

Предобученные веса остальных компонентов модели text-to-image инициализируются из их контрольных точек, однако веса входных каналов (`conv_in.weight`) в `unet` инициализируются случайным образом. Важно дообучить модель для inpainting, иначе она будет возвращать шум.