Janus-Pro官網

DeepSeek開發的多模態理解與生成模型，專注于圖像生成和多模態理解任務，并在性能上超越了當前主流的圖像生成模型DALL-E 3 和 Stable Diffusion。

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Janus-Pro簡介

Janus-Series: Unified Multimodal Understanding and Generation Models – deepseek-ai/Janus

Janus-Pro 是由 DeepSeek 發布的一款DeepSeek開發的多模態理解與生成模型，專注于圖像生成和多模態理解任務，它采用自回歸框架，能夠統一理解和生成多模態信息。與傳統方法不同，Janus-Pro 通過將視覺編碼過程拆分為多個路徑，解決了以往方法的局限性，提升了模型在不同任務中的適配性和性能。Janus-Pro 在 GenEval 和 DPG-Bench 基準測試中表現優異，甚至超越了 Stable Diffusion 和 Openai 的 DALL-E 3。

Janus-Pro核心功能：

Janus-Pro 是一個統一的多模態模型，能夠同時處理圖像生成和多模態理解任務，主要功能有：

• 文生圖（Text-to-Image）：根據文本描述生成高質量圖像，支持復雜場景的精準還原和細節優化。

• 多模態理解：能夠理解圖像內容并生成相關描述，支持視覺問答、圖像標注等任務。

• 多模態生成：不僅生成圖像，還能對生成的圖像進行描述、識別文字和地標信息，實現更豐富的交互體驗。

Janus-Pro技術特點

• 自回歸框架：采用解耦的視覺編碼路徑，將“理解”和“生成”任務分離，解決了傳統模型中視覺編碼器在兩種任務中的沖突問題。

• 高效訓練：通過 7200 萬張高質量合成圖像進行預訓練，提升了模型的生成能力和穩定性。

• 統一架構：基于 Transformer 架構，整合了多模態理解和生成任務，簡化了模型設計并提高了靈活性。

• 本地運行支持：Janus-Pro 的 7B 參數版本可以在消費級 GPU 上運行，降低了硬件門檻。

Janus-Pro性能表現

• 超越 DALL-E 3 和 Stable Diffusion：在 GenEval 和 DPG-Bench 測試中，Janus-Pro 的準確率和圖像質量均優于 DALL-E 3 和 Stable Diffusion。

• 復雜場景理解：在復雜場景的文本-圖像對齊度和細節還原方面表現突出。

• 高效推理：支持單卡運行，推理效率高，適合企業和個人用戶使用。

Janus-Pro應用場景

• 圖像生成：在圖像生成任務中表現出色。

• 文本到圖像：增強了文本到圖像生成的穩定性。

• 創意設計：幫助設計師快速生成高質量圖像素材，提升創作效率。

• 教育與研究：用于生成教學素材或輔助科學研究中的圖像分析。

• 商業應用：支持廣告設計、產品展示等場景，滿足企業對高質量圖像的需求。

• 多模態交互：用于智能助手、虛擬現實等需要圖像理解和生成的場景。

Janus-Pro的設計基于DeepSeek-LLM-1.5b-base和DeepSeek-LLM-7b-base模型，支持多模態理解和生成任務。它使用SigLIP-L作為視覺編碼器，能夠處理384 x 384像素的圖像輸入，并在圖像生成任務中采用特定來源的分詞器，降采樣率為。這種架構的靈活性和高效性使得Janus-Pro在多模態任務中表現出色，超越了傳統的統一模型，并在與任務特定模型的比較中也同樣表現出色。

Janus-Pro 基于 MIT 許可證開源，用戶可以免費下載并使用，且不受商業用途限制。DeepSeek 還提供了詳細的部署指南，支持用戶在本地環境中快速部署模型。

論文：https://github.com/deepseek-ai/Janus/blob/main/janus_pro_tech_report.pdf

Github下載：https://github.com/deepseek-ai/Janus

在線演示：https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B

Janus-Pro官網入口網址

https://github.com/deepseek-ai/Janus

OpenI小編發現Janus-Pro網站非常受用戶歡迎，請訪問Janus-Pro網址入口試用。