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새로운 작업에 대한 모델을 적용하기

많은 diffusion 시스템은 같은 구성 요소들을 공유하므로 한 작업에 대해 사전학습된 모델을 완전히 다른 작업에 적용할 수 있습니다.

이 인페인팅을 위한 가이드는 사전학습된 `UNet2DConditionModel`의 아키텍처를 초기화하고 수정하여 사전학습된 text-to-image 모델을 어떻게 인페인팅에 적용하는지를 알려줄 것입니다.

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UNet2DConditionModel 파라미터 구성

`UNet2DConditionModel`은 input sample에서 4개의 채널을 기본적으로 허용합니다. 예를 들어, `runwayml/stable-diffusion-v1-5`와 같은 사전학습된 text-to-image 모델을 불러오고 `in_channels`의 수를 확인합니다:

    from diffusers import StableDiffusionPipeline

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

인페인팅은 입력 샘플에 9개의 채널이 필요합니다. `runwayml/stable-diffusion-inpainting`와 같은 사전학습된 인페인팅 모델에서 이 값을 확인할 수 있습니다:

    from diffusers import StableDiffusionPipeline

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

인페인팅에 대한 text-to-image 모델을 적용하기 위해, `in_channels` 수를 4에서 9로 수정해야 할 것입니다.

사전학습된 text-to-image 모델의 가중치와 `UNet2DConditionModel`을 초기화하고 `in_channels`를 9로 수정해 주세요. `in_channels`의 수를 수정하면 크기가 달라지기 때문에 크기가 안 맞는 오류를 피하기 위해 `ignore_mismatched_sizes=True` 및 `low_cpu_mem_usage=False`를 설정해야 합니다.

    from diffusers import UNet2DConditionModel

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

Text-to-image 모델로부터 다른 구성 요소의 사전학습된 가중치는 체크포인트로부터 초기화되지만 `unet`의 입력 채널 가중치 (`conv_in.weight`)는 랜덤하게 초기화됩니다. 그렇지 않으면 모델이 노이즈를 리턴하기 때문에 인페인팅의 모델을 파인튜닝 할 때 중요합니다.

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