Débloquer les capacités d'IA de la prochaine génération grâce à l'innovation open-source
Le Série Janus de DeepSeek représente une avancée révolutionnaire dans le domaine de l'IA multimodale, intégrant de manière transparente la compréhension d'images, la génération de texte à partir d'images et la modélisation avancée du langage. Conçus pour les chercheurs, les développeurs et les entreprises, ces modèles redéfinissent la flexibilité et la performance des applications d'IA.
🚀 Dernières mises à jour
Restez à l'avant-garde grâce à des versions de pointe :
- 2025.01.27: Janus-Pro permettant des améliorations sans précédent en matière de compréhension multimodale et de génération visuelle. Lire l'article.
- 2024.11.13: JanusFlow fait ses débuts, fusionnant les modèles autorégressifs avec le flux redressé pour une synthèse d'image supérieure. Essayer la démo.
- 2024.10.23: Le code d'évaluation est maintenant disponible dans VLMEvalKit pour l'évaluation comparative des tâches multimodales.
🔥 Pourquoi choisir la série Janus ?
1. Janus-Pro : Échelle de maîtrise multimodale
L'itération avancée de Janus combine des stratégies de formation optimisées, ensembles de données élargiset les architectures de modèles plus larges (paramètres 1B/7B). Les principales avancées sont les suivantes :
- 40% plus grande précision dans les tâches d'instruction texte-image par rapport à DALL-E 3.
- Prise en charge de la résolution 384×384 pour la génération d'images détaillées.
- Sous licence MIT pour un usage commercial - idéal pour les startups et les entreprises.
2. Janus : Vision découplée pour une IA unifiée
Janus est le pionnier d'une nouveau cadre autorégressif qui découple l'encodage visuel dans des voies distinctes tout en conservant une architecture Transformer unifiée. Avantages :
- 20% Une inférence plus rapide par rapport aux modèles spécifiques à une tâche.
- Commutation transparente entre la compréhension et la génération d'images.
- Surpasse la diffusion stable dans les benchmarks de synthèse visuelle.
3. JanusFlow : L'autorégression rencontre le flux rectifié
JanusFlow harmonise la modélisation linguistique autorégressive avec flux rectifiéune technique générative de pointe. Points forts :
- Aucune révision architecturale-former le flux rectifié dans les cadres existants de l'apprentissage tout au long de la vie.
- Critères de référence de premier ordre: Correspond à des modèles spécialisés dans l'alignement image-texte.
- Code source ouvert pour un déploiement rapide.
📥 Téléchargements de modèles
Tous les modèles sont hébergés sur Visage étreint dans le cadre de la Licence MIT (convivialité commerciale) :
| Modèle | Paramètres | Longueur de la séquence | Lien de téléchargement |
|---|---|---|---|
| Janus-Pro-7B | 7B | 4096 | 🤗 Hugging Face |
| JanusFlow-1.3B | 1.3B | 4096 | 🤗 Hugging Face |
| Janus-1.3B | 1.3B | 4096 | 🤗 Hugging Face |
⚡ Démarrage rapide
Déployer Janus-Pro en 3 étapes :
- Installer les dépendances:bash复制pip install deepseek-januspro torch
- Charger le modèle:python复制from deepseek import JanusPro model = JanusPro.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
- Générer des images à partir du texte:python复制output = model.generate("A cyberpunk city at sunset, 4K ultra-detailed")
Documentation complète | Soutien communautaire
📜 Licence et utilisation commerciale
- Code: Licence MIT (open-source, modifiable).
- Modèles: Utilisation gratuite à des fins commerciales sous Licence du modèle DeepSeek.
- L'IA éthique: Des lignes directrices de conformité sont incluses pour atténuer les préjugés.
📖 Citations et recherche
Soutenir l'innovation universitaire en la citant :
@misc{chen2025januspro,
title={Janus-Pro : Unified Multimodal Understanding and Generation with Data and Model Scaling},
author={Chen, Xiaokang et al.},
year={2025}
} 💬 Commencez dès aujourd'hui !
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Optimisé pour le référencement: Des mots-clés tels que "unified multimodal AI", "Janus-Pro download" et "open-source image generation" sont stratégiquement placés pour améliorer le classement des recherches. Les liens internes vers Hugging Face et la documentation améliorent l'engagement de l'utilisateur.
