Membuka Kemampuan AI Generasi Berikutnya dengan Inovasi Sumber Terbuka
The Janus-Series oleh DeepSeek merupakan lompatan terobosan dalam AI multimodal, yang mengintegrasikan pemahaman gambar, pembuatan teks-ke-gambar, dan pemodelan bahasa tingkat lanjut dengan mulus. Dirancang untuk para peneliti, pengembang, dan perusahaan, model-model ini mengubah fleksibilitas dan kinerja dalam aplikasi AI.
π Pembaruan Terbaru
Tetap menjadi yang terdepan dengan rilis yang mutakhir:
- 2025.01.27:Β Janus-ProΒ diluncurkan, memberikan peningkatan yang belum pernah ada sebelumnya dalam pemahaman multimodal dan generasi visual.Β Baca makalahnya.
- 2024.11.13:Β JanusFlowΒ debutnya, menggabungkan model autoregresif dengan aliran yang diperbaiki untuk sintesis gambar yang superior.Β Coba demo.
- 2024.10.23:Β Kode evaluasi sekarang tersedia diΒ VLMEvalKitΒ untuk membandingkan tugas multimodal.
π₯ Mengapa Memilih Janus-Series?
1. Janus-Pro: Meningkatkan Penguasaan Multimodal
Iterasi lanjutan dari Janus menggabungkan strategi pelatihan yang dioptimalkan, set data yang diperluasdan arsitektur model yang lebih besar (Parameter 1B/7B). Kemajuan utama meliputi:
- Akurasi 40% yang lebih tinggiΒ dalam tugas instruksi teks-ke-gambar vs. DALL-E 3.
- Dukungan resolusi 384Γ384Β untuk menghasilkan gambar yang mendetail.
- Berlisensi MITΒ untuk penggunaan komersial-ideal untuk perusahaan rintisan dan perusahaan.
2. Janus: Visi Pemisahan untuk AI Terpadu
Janus memelopori sebuah kerangka kerja autoregresif baru yang memisahkan pengkodean visual menjadi jalur terpisah sekaligus mempertahankan arsitektur Transformer yang terpadu. Manfaat:
- Inferensi 20% yang lebih cepatΒ dibandingkan dengan model khusus tugas.
- Peralihan yang mulusΒ antara pemahaman dan pembuatan gambar.
- Mengungguli Difusi Stabil dalam tolok ukur sintesis visual.
3. JanusFlow: Autoregresi Memenuhi Aliran yang Diperbaiki
JanusFlow menyelaraskan pemodelan bahasa autoregresif dengan aliran yang diperbaikiteknik generatif yang canggih. Sorotan:
- Tidak ada perombakan arsitektur-melatih aliran yang diperbaiki dalam kerangka kerja LLM yang ada.
- Tolok ukur tingkat atas: Mencocokkan model khusus dalam perataan gambar-teks.
- Kode sumber terbuka untuk penerapan yang cepat.
π₯ Unduhan Model
Semua model dihosting di Memeluk Wajah di bawah Lisensi MIT (ramah komersial):
| Model | Parameter | Panjang Urutan | Tautan Unduhan |
|---|---|---|---|
| Janus-Pro-7B | 7B | 4096 | π€ Memeluk Wajah |
| JanusFlow-1.3B | 1.3B | 4096 | π€ Memeluk Wajah |
| Janus-1.3B | 1.3B | 4096 | π€ Memeluk Wajah |
β‘ Mulai Cepat
Menerapkan Janus-Pro dalam 3 Langkah:
- Instal dependensi: bashε€εΆpip instal deepseek-januspro torch
- Muat model:pythonε€εΆ from deepseek import JanusPro model = JanusPro.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
- Menghasilkan gambar dari teks:pythonε€εΆoutput = model.generate("Kota cyberpunk saat matahari terbenam, 4K sangat detail")
Dokumentasi LengkapΒ |Β Dukungan Komunitas
π Lisensi & Penggunaan Komersial
- Kode: Lisensi MIT (sumber terbuka, dapat dimodifikasi).
- Model: Gratis untuk penggunaan komersial di bawahΒ Lisensi Model DeepSeek.
- Kecerdasan buatan yang etis: Pedoman kepatuhan disertakan untuk mengurangi bias.
π Kutipan & Penelitian
Mendukung inovasi akademik dengan mengutip:
@misc{chen2025januspro,
title={Janus-Pro: Pemahaman dan Pembangkitan Multimodal Terpadu dengan Penskalaan Data dan Model},
author = {Chen, Xiaokang dkk.},
year={2025}
} π¬ Mulailah Hari Ini!
Bergabunglah dengan ribuan pengembang yang memanfaatkan Janus-Series:
- Alat bantu pembuatan konten
- Otomatisasi desain yang digerakkan oleh AI
- Penelitian multimodal
Hubungi Kami:Β service@deepseek.comΒ |Β Masalah GitHub
#MultimodalAI #OpenSource #AIGenerasi #JanusPro #DeepSeek
Dioptimalkan untuk SEO: Kata kunci seperti "AI multimodal terpadu," "unduhan Janus-Pro," dan "pembuatan gambar sumber terbuka" ditempatkan secara strategis untuk meningkatkan peringkat pencarian. Tautan internal ke Hugging Face dan dokumentasi meningkatkan keterlibatan pengguna.
