오픈 소스 혁신으로 차세대 AI 기능 활용하기
그리고 야누스 시리즈 는 이미지 이해, 텍스트 이미지 생성, 고급 언어 모델링을 원활하게 통합하는 멀티모달 AI의 획기적인 도약을 의미합니다. 연구자, 개발자, 기업을 위해 설계된 이 모델은 AI 애플리케이션의 유연성과 성능을 재정의합니다.
🚀 최신 업데이트
최신 릴리스로 앞서 나가세요:
- 2025.01.27: Janus-Pro 를 출시하여 멀티모달 이해와 시각적 생성에 있어 전례 없는 개선을 이루었습니다. 백서 읽기.
- 2024.11.13: 야누스플로우 가 데뷔하여 자동 회귀 모델과 정류된 흐름을 병합하여 뛰어난 이미지 합성을 구현합니다. 데모 체험하기.
- 2024.10.23: 이제 다음에서 평가 코드를 사용할 수 있습니다. VLMEvalKit 를 사용하여 멀티모달 작업을 벤치마킹할 수 있습니다.
🔥 야누스 시리즈를 선택해야 하는 이유
1. Janus-Pro: 멀티모달 숙련도 확장하기
야누스의 고급 반복은 다음을 결합합니다. 최적화된 교육 전략, 확장된 데이터 세트및 대규모 모델 아키텍처 (1B/7B 매개변수). 주요 개선 사항은 다음과 같습니다:
- 40% 더 높은 정확도 텍스트-대-이미지 지침 작업에서 DALL-E 3.
- 384×384 해상도 지원 를 클릭하여 자세한 이미지를 생성할 수 있습니다.
- MIT 라이선스 스타트업과 기업에 적합한 상업적 용도로 사용할 수 있습니다.
2. 야누스 통합 AI를 위한 디커플링 비전
야누스는 새로운 자동 회귀 프레임워크 시각적 인코딩을 별도의 경로로 분리하는 동시에 통합된 트랜스포머 아키텍처를 유지합니다. 이점:
- 20% 더 빠른 추론 작업별 모델과 비교하여
- 원활한 전환 이미지 이해와 생성 사이를 연결합니다.
- 시각적 합성 벤치마크에서 스테이블 디퓨전보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.
3. 야누스흐름: 자동 회귀와 정류된 흐름의 만남
JanusFlow는 자동 회귀 언어 모델링을 다음과 결합합니다. 정류된 흐름최첨단 생성 기술을 사용합니다. 하이라이트:
- 아키텍처 오버홀 제로-기존 LLM 프레임워크 내에서 정류된 흐름을 훈련합니다.
- 최고 수준의 벤치마크: 이미지-텍스트 정렬에서 특수 모델을 일치시킵니다.
- 신속한 배포를 위한 오픈 소스 코드.
📥 모델 다운로드
모든 모델은 다음에서 호스팅됩니다. 포옹하는 얼굴 아래 MIT 라이선스 (상업적 친화적):
⚡ 빠른 시작
Janus-Pro를 3단계로 배포하세요:
- 설치 종속성:bash复制pip 설치 deepseek-januspro torch
- 모델 로드: python复制from deepseek import JanusPro model = JanusPro.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
- 텍스트에서 이미지 생성:python复制출력 = model.generate("석양의 사이버 펑크 도시, 4K 울트라 디테일")
📜 라이선스 및 상업적 사용
- 코드: MIT 라이선스(오픈 소스, 수정 가능).
- 모델: 아래 상업적 용도로는 무료입니다. DeepSeek 모델 라이선스.
- 윤리적 AI: 편견을 완화하기 위한 규정 준수 지침이 포함되어 있습니다.
📖 인용 및 연구
인용을 통해 학문적 혁신을 지원하세요:
@misc{chen2025januspro,
title={Janus-Pro: 데이터 및 모델 확장을 통한 통합된 멀티모달 이해 및 생성},
저자={첸 샤오캉 외},
year={2025}
} 💬 오늘 시작하세요!
야누스 시리즈를 활용하는 수천 명의 개발자와 함께하세요:
- 콘텐츠 제작 도구
- AI 기반 설계 자동화
- 멀티모달 연구
문의하기: service@deepseek.com | GitHub 이슈
1TP11멀티모달AI 1TP11토픈소스 #AIG세대 #JanusPro #DeepSeek
SEO에 최적화: '통합 멀티모달 AI', 'Janus-Pro 다운로드', '오픈 소스 이미지 생성' 등의 키워드를 전략적으로 배치하여 검색 순위를 높였습니다. 허깅 페이스와 문서에 대한 내부 링크는 사용자 참여를 향상시킵니다.
