オープンソースイノベーションで次世代のAI能力を引き出す
について ヤヌス・シリーズ は、画像理解、テキストから画像への生成、高度な言語モデリングをシームレスに統合した、マルチモーダルAIの画期的な飛躍を象徴するものです。研究者、開発者、企業向けに設計されたこれらのモデルは、AIアプリケーションの柔軟性とパフォーマンスを再定義します。
🚀 最新情報
最先端のリリースで先手を打つ：
- 2025.01.27: Janus-Pro を発売し、マルチモーダル理解とビジュアル生成においてかつてない改善を実現した。 論文を読む.
- 2024.11.13: ヤヌスフロー がデビューし、自己回帰モデルと整流フローを融合させ、優れた画像合成を実現した。 デモを試す.
- 2024.10.23: 評価コード VLMEvalKit マルチモーダルなタスクのベンチマークに。
🔥 ヤヌス・シリーズを選ぶ理由
1. Janus-Pro：マルチモーダル・マスタリーのスケーリング
進化したヤヌスは、次のような特徴を備えている。 最適化されたトレーニング戦略, 拡張データセットそして より大きなモデル・アーキテクチャ (1B/7Bパラメータ）。主な進歩は以下の通り：
- 40%より高精度 in text-to-image instruction tasks vs. DALL-E 3.
- 384×384解像度対応 詳細な画像生成のために。
- MITライセンス スタートアップや企業にとって理想的な商業用です。
2. ヤヌス統合AIのためのデカップリング・ビジョン
ヤヌスは 新しい自己回帰的フレームワーク これは、統一されたトランスフォーマーアーキテクチャを維持しながら、ビジュアルエンコーディングを別々の経路に切り離すものです。メリット
- 20%高速推論 タスクに特化したモデルと比較して。
- シームレスな切り替え イメージの理解と生成の間
- ビジュアル合成ベンチマークでStable Diffusionを上回る。
3. JanusFlow：自己回帰と整流フローの融合
JanusFlowは、自己回帰言語モデリングと以下の機能を調和させている。 整流最先端のジェネレーティブ・テクニック。ハイライト
- 建築のオーバーホールはゼロ-既存のLLMの枠組みの中で、整流された流れを訓練する。
- トップクラスのベンチマーク:画像とテキストのアライメントに特化したモデル。
- 迅速な展開のためのオープンソースコード。
📥 モデルダウンロード
すべてのモデルは ハグする顔 の下にある。 MITライセンス (商業的フレンドリー）：
⚡ クイックスタート
3ステップでJanus-Proを導入：
- インストール:bash复制pip install deepseek-januspro torch
- モデルをロードする:python复制from deepseek import JanusPro model = JanusPro.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
- テキストから画像を生成:python复制output = model.generate("夕暮れのサイバーパンク都市、4K超詳細")
📜 ライセンスと商用利用
- コード:MITライセンス（オープンソース、変更可能）。
- モデル:営利目的の使用は無料 DeepSeekモデルライセンス.
- 倫理的AI:バイアスを軽減するためのコンプライアンス・ガイドラインを含む。
📖 引用と研究
引用することで学術的革新を支援する：
(訳注:本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです、
title={Janus-Pro: Unified Multimodal Understanding and Generation with Data and Model Scaling}、
author={Chen, Xiaokang et al.}、
year={2025}, author={Chen, Xiaokang et al.
} 💬 今日から始めよう！
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お問い合わせ: service@deepseek.com | ギットハブの課題
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