# Bir modeli yeni bir göreve uyarlayın

Birçok difüzyon sistemi aynı bileşenleri paylaşır; bu da bir görev için önceden eğitilmiş bir modelin tamamen farklı bir göreve uyarlanmasını sağlar.

Bu kılavuz, önceden eğitilmiş bir [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel)'in mimarisini başlatıp değiştirerek, önceden eğitilmiş bir metinden görüntüye modelini inpainting için nasıl uyarlayacağınızı gösterecektir.

## UNet2DConditionModel parametrelerini yapılandır

Varsayılan olarak bir [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel), [girdi örneğinde](https://huggingface.co/docs/diffusers/v0.16.0/en/api/models#diffusers.UNet2DConditionModel.in_channels) 4 kanal kabul eder. Örneğin, [`stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5`](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5) gibi önceden eğitilmiş bir metinden görüntüye model yükleyin ve `in_channels` sayısına bakın:

```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
```

Inpainting, giriş örneğinde 9 kanal gerektirir. Bu değeri, [`stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting`](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-inpainting) gibi önceden eğitilmiş bir inpainting modelinde kontrol edebilirsiniz:

```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
```

Metinden görüntüye modelinizi inpainting için uyarlamak için `in_channels` sayısını 4'ten 9'a değiştirmeniz gerekir.

Önceden eğitilmiş metinden görüntüye model ağırlıklarıyla bir [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/tr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) başlatın ve `in_channels` değerini 9 olarak değiştirin. `in_channels` sayısını değiştirmek, şeklinin artık farklı olması nedeniyle boyut uyumsuzluğu hatasından kaçınmak için `ignore_mismatched_sizes=True` ve `low_cpu_mem_usage=False` parametrelerini ayarlamanızı gerektirir.

```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,
)
```

Metinden görüntüye modelin diğer bileşenlerinin önceden eğitilmiş ağırlıkları, checkpoint'lerinden başlatılır; ancak `unet`'in giriş kanal ağırlıkları (`conv_in.weight`) rastgele başlatılır. Modelin inpainting için ince ayarının yapılması önemlidir, aksi takdirde model gürültü döndürür.