# Adapter un modèle à une nouvelle tâche

De nombreux systèmes de diffusion partagent les mêmes composants, ce qui vous permet d’adapter un modèle préentraîné pour une tâche à une tâche entièrement différente.

Ce guide vous montre comment adapter un modèle de texte vers image pré-entraîné pour l'inpainting en initialisant et en modifiant l'architecture d'un [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/fr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) pré-entraîné.

## Configurer les paramètres de UNet2DConditionModel

Par défaut, un [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/fr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) accepte 4 canaux en [entrée](https://huggingface.co/docs/diffusers/v0.16.0/en/api/models#diffusers.UNet2DConditionModel.in_channels). Par exemple, chargez un modèle texte-vers-image préentraîné comme [`stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5`](https://huggingface.co/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5) et vérifiez le nombre de `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
```

L'inpainting nécessite 9 canaux dans l'échantillon d'entrée. Vous pouvez vérifier cette valeur dans un modèle d'inpainting préentraîné comme [`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
```

Pour adapter votre modèle de texte vers image à l'inpainting, vous devez modifier le nombre de `in_channels` de 4 à 9.

Initialisez un [UNet2DConditionModel](/docs/diffusers/main/fr/api/models/unet2d-cond#diffusers.UNet2DConditionModel) avec les poids du modèle texte-vers-image pré-entraîné, et modifiez `in_channels` en 9. Modifier le nombre de `in_channels` implique de définir `ignore_mismatched_sizes=True` et `low_cpu_mem_usage=False` pour éviter une erreur de correspondance des tailles, car la forme est désormais différente.

```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,
)
```

Les poids préentraînés des autres composants du modèle texte-vers-image sont initialisés à partir de leurs points de contrôle, mais les poids des canaux d'entrée (`conv_in.weight`) du `unet` sont initialisés aléatoirement. Il est important d'ajuster finement le modèle pour l'inpainting, car sinon le modèle renvoie du bruit.