{"id":857,"date":"2025-02-04T16:45:13","date_gmt":"2025-02-04T16:45:13","guid":{"rendered":"https:\/\/janusai.pro\/?p=857"},"modified":"2025-02-04T16:45:15","modified_gmt":"2025-02-04T16:45:15","slug":"in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/","title":{"rendered":"Analyse approfondie : Quelles sont les innovations du nouveau Janus-Pro de DeepSeek ?"},"content":{"rendered":"<div style=\"margin-top: 0px; margin-bottom: 0px;\" class=\"sharethis-inline-share-buttons\" ><\/div>\n<p>DeepSeek a mis \u00e0 jour son site web.<\/p>\n\n\n\n<p>Dans les premi\u00e8res heures de la nuit de la Saint-Sylvestre, DeepSeek a soudainement annonc\u00e9 sur GitHub que l'espace du projet Janus avait ouvert la source du mod\u00e8le Janus-Pro et du rapport technique.<\/p>\n\n\n\n<p>Tout d'abord, soulignons quelques points essentiels :<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li>Le <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-7B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Mod\u00e8le Janus-Pro<\/a> Cette fois-ci, le mod\u00e8le publi\u00e9 est un mod\u00e8le multimodal qui<strong> peut effectuer simultan\u00e9ment des t\u00e2ches de compr\u00e9hension multimodale et de g\u00e9n\u00e9ration d'images. Il existe au total deux versions de param\u00e8tres, <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-7B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Janus-Pro-1B et Janus-Pro-7B<\/a>.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>L'innovation principale de Janus-Pro est de d\u00e9coupler<strong> la compr\u00e9hension et la g\u00e9n\u00e9ration multimodales, deux t\u00e2ches diff\u00e9rentes. Cela permet d'accomplir efficacement ces deux t\u00e2ches dans le m\u00eame mod\u00e8le<\/strong>.<\/li>\n\n\n\n<li>Janus-Pro est conforme \u00e0 l'architecture du mod\u00e8le Janus publi\u00e9 par DeepSeek en octobre dernier, mais \u00e0 l'\u00e9poque, Janus n'avait pas beaucoup de volume. Charles, un expert en algorithmes dans le domaine de la vision, nous a dit que le Janus pr\u00e9c\u00e9dent \u00e9tait \"moyen\" et \"pas aussi bon que le mod\u00e8le de langage de DeepSeek\".<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1870\" height=\"1804\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-859\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302.png 1870w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-300x289.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-1024x988.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-768x741.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-1536x1482.png 1536w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/720ad345-4902-46e0-9185-bc4f887ed302-12x12.png 12w\" sizes=\"auto, (max-width: 1870px) 100vw, 1870px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_2 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table des mati\u00e8res\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#It_is_intended_to_solve_the_industrys_difficult_problem_balancing_multimodal_understanding_and_image_generation\" >Il est destin\u00e9 \u00e0 r\u00e9soudre le probl\u00e8me difficile de l'industrie : l'\u00e9quilibre entre la compr\u00e9hension multimodale et la g\u00e9n\u00e9ration d'images.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Januss_decoupled_architecture_and_Janus-Pros_optimized_training_strategy\" >L'architecture d\u00e9coupl\u00e9e de Janus et la strat\u00e9gie de formation optimis\u00e9e de Janus-Pro<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#First_lets_look_at_the_parameters\" >Tout d'abord, examinons les param\u00e8tres.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#There_is_also_the_training_strategy\" >Il y a aussi la strat\u00e9gie de formation.<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Stage_I_%E2%80%93_Longer_training_time\" >Phase I - Temps de formation plus long<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Stage_II_%E2%80%93_Removing_ImageNet_data_and_adding_multi-modal_data\" >\u00c9tape II - Suppression des donn\u00e9es ImageNet et ajout de donn\u00e9es multimodales<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Stage_III_%E2%80%93_Optimizing_the_data_ratio\" >\u00c9tape III - Optimisation du rapport de donn\u00e9es<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Lets_look_at_the_training_data\" >Examinons les donn\u00e9es d'apprentissage.<\/a><ul class='ez-toc-list-level-4' ><li class='ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Expansion_of_multimodal_understanding_data\" >Expansion des donn\u00e9es de compr\u00e9hension multimodale :<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-4'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#Expansion_of_visual_generation_data\" >Expansion des donn\u00e9es de g\u00e9n\u00e9ration visuelle :<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/janusai.pro\/fr\/in-depth-analysis-what-innovations-does-deepseeks-newly-released-janus-pro-have\/#The_continuation_of_an_efficiency_revolution\" >La poursuite d'une r\u00e9volution de l'efficacit\u00e9 ?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"It_is_intended_to_solve_the_industrys_difficult_problem_balancing_multimodal_understanding_and_image_generation\"><\/span><strong>Il est destin\u00e9 \u00e0 r\u00e9soudre le probl\u00e8me difficile de l'industrie : l'\u00e9quilibre entre la compr\u00e9hension multimodale et la g\u00e9n\u00e9ration d'images.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Selon la pr\u00e9sentation officielle de DeepSeek, <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/deepseek-ai\/Janus-Pro-7B\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener nofollow\">Janus-Pro <\/a>peut non seulement comprendre les images, extraire et comprendre le texte dans les images, mais aussi g\u00e9n\u00e9rer des images en m\u00eame temps.<\/p>\n\n\n\n<p>Le rapport technique mentionne que, par rapport \u00e0 d'autres mod\u00e8les du m\u00eame type et du m\u00eame ordre de grandeur, les r\u00e9sultats obtenus par le Janus-Pro-7B sur les jeux de tests GenEval et DPG-Bench<strong> d\u00e9passent celles d'autres mod\u00e8les tels que SD3-Medium et DALL-E 3.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"1067\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/a30e3dd3-b95c-4745-a4f7-8c5ace36af17.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-862\" 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principale de cette s\u00e9rie de mod\u00e8les consiste \u00e0<strong> dissocier les t\u00e2ches de compr\u00e9hension visuelle des t\u00e2ches de g\u00e9n\u00e9ration visuelle, afin d'\u00e9quilibrer les effets des deux t\u00e2ches.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"538\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-861\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e-300x149.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e-1024x510.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/0fc71a9c-e23b-4ae9-976c-a4820124628e-768x383.png 768w, 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D-DiT et TokenFlow-XL dans cet ensemble de tests ont tous deux cette capacit\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p>Cependant, ce qui caract\u00e9rise Janus, c'est que<strong> en d\u00e9couplant le traitement, un mod\u00e8le capable d'effectuer une compr\u00e9hension et une g\u00e9n\u00e9ration multimodales \u00e9quilibre l'efficacit\u00e9 des deux t\u00e2ches.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><strong>L'\u00e9quilibre entre l'efficacit\u00e9 de ces deux t\u00e2ches est un probl\u00e8me difficile \u00e0 r\u00e9soudre dans l'industrie.<\/strong> Auparavant, l'id\u00e9e \u00e9tait d'utiliser le m\u00eame encodeur pour mettre en \u0153uvre une compr\u00e9hension et une g\u00e9n\u00e9ration multimodales autant que possible.<\/p>\n\n\n\n<p>Les avantages de cette approche sont une architecture simple, l'absence de d\u00e9ploiement redondant et un alignement sur les mod\u00e8les de texte (qui utilisent \u00e9galement les m\u00eames m\u00e9thodes pour g\u00e9n\u00e9rer et comprendre du texte). Un autre argument est que cette fusion de capacit\u00e9s multiples peut conduire \u00e0 un certain degr\u00e9 d'\u00e9mergence.<\/p>\n\n\n\n<p>En effet, la compr\u00e9hension d'une image exige que le mod\u00e8le fasse abstraction des dimensions \u00e9lev\u00e9es et extraie la s\u00e9mantique centrale de l'image, ce qui est biais\u00e9 en faveur du macroscopique. La g\u00e9n\u00e9ration d'images, quant \u00e0 elle, se concentre sur l'expression et la g\u00e9n\u00e9ration de d\u00e9tails locaux au niveau du pixel.<\/p>\n\n\n\n<p>La pratique habituelle de l'industrie est de donner la priorit\u00e9 aux capacit\u00e9s de g\u00e9n\u00e9ration d'images. Il en r\u00e9sulte des mod\u00e8les multimodaux qui<strong> peuvent g\u00e9n\u00e9rer des images de meilleure qualit\u00e9, mais les r\u00e9sultats de la compr\u00e9hension des images sont souvent m\u00e9diocres.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Januss_decoupled_architecture_and_Janus-Pros_optimized_training_strategy\"><\/span><strong>L'architecture d\u00e9coupl\u00e9e de Janus et la strat\u00e9gie de formation optimis\u00e9e de Janus-Pro<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>L'architecture d\u00e9coupl\u00e9e de Janus permet au mod\u00e8le d'\u00e9quilibrer les t\u00e2ches de compr\u00e9hension et de g\u00e9n\u00e9ration de mani\u00e8re autonome.<\/p>\n\n\n\n<p>D'apr\u00e8s les r\u00e9sultats du rapport technique officiel, qu'il s'agisse de compr\u00e9hension multimodale ou de g\u00e9n\u00e9ration d'images, le Janus-Pro-7B obtient de bons r\u00e9sultats sur de nombreux ensembles de tests.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"976\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-863\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129-300x271.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129-1024x925.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129-768x694.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/f280e5d6-7150-40d3-bf81-7e5e5b780129-13x12.png 13w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Pour une compr\u00e9hension multimodale,<\/strong> Janus-Pro-7B a obtenu la premi\u00e8re place dans quatre des sept ensembles de donn\u00e9es d'\u00e9valuation, et la deuxi\u00e8me place dans les trois autres, l\u00e9g\u00e8rement derri\u00e8re le mod\u00e8le le mieux class\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"1062\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-865\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff-300x295.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff-1024x1007.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff-768x755.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/782c767f-e8d3-4d5c-9e2d-638c102f7dff-12x12.png 12w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Pour la g\u00e9n\u00e9ration d'images,<\/strong> Janus-Pro-7B a obtenu la premi\u00e8re place pour le score global sur les ensembles de donn\u00e9es d'\u00e9valuation GenEval et DPG-Bench.<\/p>\n\n\n\n<p>Cet effet multit\u00e2che est principalement d\u00fb \u00e0 l'utilisation, dans la s\u00e9rie Janus, de deux encodeurs visuels pour des t\u00e2ches diff\u00e9rentes :<\/p>\n\n\n\n<ol start=\"1\" class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Comprendre le codeur :<\/strong> utilis\u00e9 pour extraire des caract\u00e9ristiques s\u00e9mantiques dans les images pour des t\u00e2ches de compr\u00e9hension d'images (telles que les questions et r\u00e9ponses sur les images, la classification visuelle, etc.)<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Encodeur g\u00e9n\u00e9ratif :<\/strong> convertit les images en une repr\u00e9sentation discr\u00e8te (par exemple, \u00e0 l'aide d'un encodeur VQ) pour les t\u00e2ches de g\u00e9n\u00e9ration de texte \u00e0 partir d'images.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Avec cette architecture,<strong> le mod\u00e8le peut optimiser de mani\u00e8re ind\u00e9pendante les performances de chaque encodeur, de sorte que les t\u00e2ches de compr\u00e9hension et de g\u00e9n\u00e9ration multimodales puissent chacune atteindre leur meilleure performance.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"565\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-860\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502-300x157.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502-1024x536.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502-768x402.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/81defdea-eadb-4fc7-8395-4c365c44d502-18x9.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p><strong>Cette architecture d\u00e9coupl\u00e9e est commune \u00e0 Janus-Pro et Janus. Quelles ont \u00e9t\u00e9 les it\u00e9rations de Janus-Pro au cours des derniers mois ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Comme le montrent les r\u00e9sultats de l'ensemble d'\u00e9valuation, la version actuelle de Janus-Pro-1B pr\u00e9sente une am\u00e9lioration d'environ 10% \u00e0 20% dans les r\u00e9sultats des diff\u00e9rents ensembles d'\u00e9valuation par rapport \u00e0 l'ancienne version de Janus. La version Janus-Pro-7B pr\u00e9sente l'am\u00e9lioration la plus importante, d'environ 45%, par rapport \u00e0 Janus, apr\u00e8s avoir \u00e9largi le nombre de param\u00e8tres.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"185\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-858\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738-300x51.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738-1024x175.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738-768x132.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/746d1d6f-9a07-4922-9b59-717614ef0738-18x3.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1080\" height=\"430\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-864\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1.png 1080w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1-300x119.png 300w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1-1024x408.png 1024w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1-768x306.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/9361ef86-87ce-4f84-9cdd-71ef95a9f4b1-18x7.png 18w\" sizes=\"auto, (max-width: 1080px) 100vw, 1080px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>En ce qui concerne les d\u00e9tails de la formation, le rapport technique indique que la version actuelle de Janus-Pro, compar\u00e9e au mod\u00e8le Janus pr\u00e9c\u00e9dent, conserve la conception de l'architecture d\u00e9coupl\u00e9e de base et it\u00e8re en outre sur les \u00e9l\u00e9ments suivants<strong> la taille des param\u00e8tres, la strat\u00e9gie d'apprentissage et les donn\u00e9es d'apprentissage.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"First_lets_look_at_the_parameters\"><\/span><strong>Tout d'abord, examinons les param\u00e8tres<\/strong>.<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>La premi\u00e8re version de Janus n'avait que 1,3 milliard de param\u00e8tres, et la version actuelle de Pro comprend des mod\u00e8les avec 1 milliard et 7 milliards de param\u00e8tres.<\/p>\n\n\n\n<p>Ces deux tailles refl\u00e8tent l'\u00e9volutivit\u00e9 de l'architecture Janus. Le mod\u00e8le 1B, qui est le plus l\u00e9ger, a d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 par des utilisateurs externes pour fonctionner dans le navigateur \u00e0 l'aide de WebGPU.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"There_is_also_the_training_strategy\"><\/span><strong>Il y a aussi <\/strong><strong>les<\/strong><strong> strat\u00e9gie de formation.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Conform\u00e9ment \u00e0 la division des phases de formation de Janus, le Janus Pro comporte un total de trois phases de formation, et le document les divise directement en phase I, phase II et phase III.<\/p>\n\n\n\n<p>Tout en conservant les id\u00e9es et les objectifs de formation de base de chaque phase, Janus-Pro a apport\u00e9 des am\u00e9liorations \u00e0 la dur\u00e9e et aux donn\u00e9es de la formation dans les trois phases. Voici les am\u00e9liorations sp\u00e9cifiques apport\u00e9es aux trois phases :<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Stage_I_%E2%80%93_Longer_training_time\"><\/span><strong>Phase I - Temps de formation plus long<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>Par rapport \u00e0 Janus, Janus-Pro a allong\u00e9 le temps de formation dans la phase I, en particulier pour la formation des adaptateurs et des t\u00eates d'image dans la partie visuelle. Cela signifie que l'apprentissage des caract\u00e9ristiques visuelles a b\u00e9n\u00e9fici\u00e9 d'un temps de formation plus long, et l'on esp\u00e8re que le mod\u00e8le pourra comprendre pleinement les caract\u00e9ristiques d\u00e9taill\u00e9es des images (telles que la correspondance pixel-s\u00e9mantique).<\/p>\n\n\n\n<p>Cette formation \u00e9largie permet de s'assurer que la formation de la partie visuelle n'est pas perturb\u00e9e par d'autres modules.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Stage_II_%E2%80%93_Removing_ImageNet_data_and_adding_multi-modal_data\"><\/span><strong>\u00c9tape II - Suppression des donn\u00e9es ImageNet et ajout de donn\u00e9es multimodales<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>\u00c0 l'\u00e9tape II, Janus a r\u00e9f\u00e9renc\u00e9 PixArt au pr\u00e9alable et s'est entra\u00een\u00e9 en deux parties. La premi\u00e8re partie a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9e en utilisant l'ensemble de donn\u00e9es ImageNet pour la t\u00e2che de classification d'images, et la seconde partie a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9e en utilisant des donn\u00e9es texte-image normales. Environ deux tiers du temps de la phase II ont \u00e9t\u00e9 consacr\u00e9s \u00e0 l'apprentissage de la premi\u00e8re partie.<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro supprime la formation ImageNet dans la phase II. Cette conception permet au mod\u00e8le de se concentrer sur les donn\u00e9es texte-image pendant la formation de la phase II. D'apr\u00e8s les r\u00e9sultats exp\u00e9rimentaux, cela permet d'am\u00e9liorer consid\u00e9rablement l'utilisation des donn\u00e9es texte-image.<\/p>\n\n\n\n<p>Outre l'ajustement de la conception de la m\u00e9thode de formation, l'ensemble de donn\u00e9es de formation utilis\u00e9 dans la phase II n'est plus limit\u00e9 \u00e0 une seule t\u00e2che de classification d'images, mais inclut \u00e9galement d'autres types de donn\u00e9es multimodales, telles que la description d'images et le dialogue, pour une formation conjointe.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Stage_III_%E2%80%93_Optimizing_the_data_ratio\"><\/span><strong>\u00c9tape III - Optimisation du rapport de donn\u00e9es<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>Au cours de la phase III de la formation, Janus-Pro ajuste le rapport entre les diff\u00e9rents types de donn\u00e9es de formation.<\/p>\n\n\n\n<p>Auparavant, le rapport entre les donn\u00e9es de compr\u00e9hension multimodale, les donn\u00e9es de texte simple et les donn\u00e9es texte-image dans les donn\u00e9es de formation utilis\u00e9es par Janus \u00e0 l'\u00e9tape III \u00e9tait de 7:3:10. Janus-Pro r\u00e9duit le ratio des deux derniers types de donn\u00e9es et ajuste le ratio des trois types de donn\u00e9es \u00e0 5:1:4, c'est-\u00e0-dire qu'il accorde plus d'attention \u00e0 la t\u00e2che de compr\u00e9hension multimodale.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Lets_look_at_the_training_data\"><\/span><strong>Examinons les donn\u00e9es d'apprentissage.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<p>Par rapport \u00e0 Janus, Janus-Pro augmente cette fois-ci de mani\u00e8re significative la quantit\u00e9 de produits de haute qualit\u00e9.<strong> des donn\u00e9es synth\u00e9tiques.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Il augmente la quantit\u00e9 et la vari\u00e9t\u00e9 des donn\u00e9es de formation pour la compr\u00e9hension multimodale et la g\u00e9n\u00e9ration d'images.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Expansion_of_multimodal_understanding_data\"><\/span><strong>Expansion des donn\u00e9es de compr\u00e9hension multimodale :<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>Janus-Pro se r\u00e9f\u00e8re \u00e0 l'ensemble de donn\u00e9es DeepSeek-VL2 pendant l'entra\u00eenement et ajoute environ 90 millions de points de donn\u00e9es suppl\u00e9mentaires, y compris non seulement des ensembles de donn\u00e9es de description d'images, mais aussi des ensembles de donn\u00e9es de sc\u00e8nes complexes telles que des tableaux, des graphiques et des documents.<\/p>\n\n\n\n<p>Au cours de la phase d'affinage supervis\u00e9 (phase III), il continue d'ajouter des ensembles de donn\u00e9es li\u00e9s \u00e0 la compr\u00e9hension de MEME et \u00e0 l'am\u00e9lioration de l'exp\u00e9rience en mati\u00e8re de dialogue (y compris le dialogue chinois).<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Expansion_of_visual_generation_data\"><\/span><strong>Expansion des donn\u00e9es de g\u00e9n\u00e9ration visuelle :<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h4>\n\n\n\n<p>Les donn\u00e9es r\u00e9elles d'origine \u00e9taient de mauvaise qualit\u00e9 et comportaient des niveaux de bruit \u00e9lev\u00e9s, ce qui a conduit le mod\u00e8le \u00e0 produire des r\u00e9sultats instables et des images d'une qualit\u00e9 esth\u00e9tique insuffisante dans les t\u00e2ches de conversion de texte en image.<\/p>\n\n\n\n<p>Janus-Pro a ajout\u00e9 environ 72 millions de nouvelles donn\u00e9es synth\u00e9tiques tr\u00e8s esth\u00e9tiques \u00e0 la phase d'entra\u00eenement, ce qui a port\u00e9 le rapport entre les donn\u00e9es r\u00e9elles et les donn\u00e9es synth\u00e9tiques dans la phase de pr\u00e9-entra\u00eenement \u00e0 1:1.<\/p>\n\n\n\n<p>Les invites pour les donn\u00e9es synth\u00e9tiques ont toutes \u00e9t\u00e9 tir\u00e9es de ressources publiques. Les exp\u00e9riences ont montr\u00e9 que l'ajout de ces donn\u00e9es permet au mod\u00e8le de converger plus rapidement, et que les images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es pr\u00e9sentent des am\u00e9liorations \u00e9videntes en termes de stabilit\u00e9 et de beaut\u00e9 visuelle.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_continuation_of_an_efficiency_revolution\"><\/span>La poursuite d'une r\u00e9volution de l'efficacit\u00e9 ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Dans l'ensemble, avec cette version, DeepSeek a apport\u00e9 la r\u00e9volution de l'efficacit\u00e9 aux mod\u00e8les visuels.<\/p>\n\n\n\n<p>Contrairement aux mod\u00e8les visuels qui se concentrent sur une seule fonction ou aux mod\u00e8les multimodaux qui favorisent une t\u00e2che sp\u00e9cifique, Janus-Pro \u00e9quilibre les effets des deux principales t\u00e2ches de g\u00e9n\u00e9ration d'images et de compr\u00e9hension multimodale dans le m\u00eame mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n<p>En outre, malgr\u00e9 ses param\u00e8tres r\u00e9duits, il a battu OpenAI DALL-E 3 et SD3-Medium dans l'\u00e9valuation.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c9tendue au sol, l'entreprise n'a plus qu'\u00e0 d\u00e9ployer un mod\u00e8le pour mettre en \u0153uvre directement les deux fonctions de g\u00e9n\u00e9ration et de compr\u00e9hension d'images. Avec une taille de seulement 7B, la difficult\u00e9 et le co\u00fbt du d\u00e9ploiement sont bien moindres.<\/p>\n\n\n\n<p>En relation avec les versions pr\u00e9c\u00e9dentes de R1 et V3, DeepSeek remet en question les r\u00e8gles du jeu existantes avec<strong> \"innovation architecturale compacte, mod\u00e8les l\u00e9gers, mod\u00e8les open source et co\u00fbts de formation tr\u00e8s faibles\".<\/strong>. C'est la raison pour laquelle les g\u00e9ants occidentaux de la technologie et m\u00eame Wall Street ont paniqu\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p>A l'instant, Sam Altman, emport\u00e9 par l'opinion publique depuis plusieurs jours, a finalement r\u00e9pondu positivement aux informations sur DeepSeek on X. Tout en faisant l'\u00e9loge de R1, il a d\u00e9clar\u00e9 que l'OpenAI allait faire des annonces.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1051\" height=\"1280\" src=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-868\" srcset=\"https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64.png 1051w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64-246x300.png 246w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64-841x1024.png 841w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64-768x935.png 768w, https:\/\/janusai.pro\/wp-content\/uploads\/2025\/02\/ade0e532-b451-4eff-832f-dcf20cff8f64-10x12.png 10w\" sizes=\"auto, (max-width: 1051px) 100vw, 1051px\" \/><\/figure>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>DeepSeek a mis \u00e0 jour son site web. 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Tout d'abord, soulignons quelques points essentiels : Il est destin\u00e9 \u00e0 r\u00e9soudre le probl\u00e8me difficile de l'industrie : \u00e9quilibrer la compr\u00e9hension multimodale et la g\u00e9n\u00e9ration d'images....<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":704,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-857","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/857","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=857"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/857\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":870,"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/857\/revisions\/870"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/704"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=857"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=857"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/janusai.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=857"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}