特徴 - JanusAI.Pro

Janus Proの特徴

双方向性を有効にする イメージの理解と生成 統一されたTransformerアーキテクチャによる自己回帰的フレームワークを介して。柔軟性とパフォーマンスを向上させるため、ビジュアル・エンコーディング経路を分離。

ベンチマークでは、DALL-E 3やStable Diffusionのような主要モデルを凌駕している（例えば、 GenEvalスコア0.80に対してDALL-E 3は0.67)、テキストから画像への指示に従うタスクに優れている。

オファー 1B/7Bパラメータバリエーション MITライセンスに基づき、Hugging FaceとGitHubでホストされており、迅速なデプロイとカスタマイズが可能です。無制限の商用利用をサポートしています。

で画像を処理する。 解像度384×384を統合する。 SigLIP-L ビジョンエンコーダ およびMLPアダプタを使用して、特徴抽出とタスク切り替え効率を最適化する。

コンバイン 軽量7Bパラメータ設計 競争力のある価格設定で（OpenAIのモデルと比較して）、商業的な採用のための計算リソースの消費を削減します。

レバレッジ 拡張データセット と安定性を強化した学習技術により、出力精度を向上させることができるが、細かいディテールの復元（OCRタスクなど）では解像度の制約がある。