将模型适应新任务

许多扩散系统共享相同的组件，允许你将为一项任务预训练的模型适应到完全不同的任务。

本指南将向你展示如何通过初始化和修改预训练的 [UNet2DConditionModel] 的架构，将预训练的文本到图像模型适应到图像修复。

配置 UNet2DConditionModel 参数

[UNet2DConditionModel] 默认情况下接受 输入样本 中的 4 个通道。例如，加载一个预训练的文本到图像模型，例如 stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5，并查看 in_channels 的数量：

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

图像修复需要输入样本中的 9 个通道。你可以在一个预训练的图像修复模型中查看此值，例如 runwayml/stable-diffusion-inpainting：

from diffusers import StableDiffusionPipeline

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

为了将你的文本到图像模型用于图像修复，你需要将 in_channels 的数量从 4 更改为 9。

使用预训练的文本到图像模型权重初始化一个 [UNet2DConditionModel]，并将 in_channels 更改为 9。更改 in_channels 的数量意味着你需要设置 ignore_mismatched_sizes=True 和 low_cpu_mem_usage=False 以避免由于形状现在不同而导致的大小不匹配错误。

from diffusers import UNet2DConditionModel

model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
unet = UNet2DConditionModel.from_pretrained(
    model_id,
    subfolder="unet",
    in_channels=9,
    low_cpu_mem_usage=False,
    ignore_mismatched_sizes=True,
    use_safetensors=True,
)

文本到图像模型中其他组件的预训练权重从它们的检查点初始化，但 unet 的输入通道权重 (conv_in.weight) 是随机初始化的。对模型进行微调以进行图像修复非常重要，否则模型会返回噪声。