Odblokuj możliwości sztucznej inteligencji nowej generacji dzięki innowacjom open source
The Seria Janus DeepSeek stanowi przełomowy krok w multimodalnej sztucznej inteligencji, płynnie integrując rozumienie obrazu, generowanie tekstu na obraz i zaawansowane modelowanie języka. Zaprojektowane z myślą o badaczach, programistach i przedsiębiorstwach, modele te na nowo definiują elastyczność i wydajność w aplikacjach AI.
🚀 Najnowsze aktualizacje
Bądź na bieżąco z najnowszymi wersjami:
- 2025.01.27: Janus-Pro zapewniając bezprecedensową poprawę w zakresie rozumienia multimodalnego i generowania wizualnego. Przeczytaj artykuł.
- 2024.11.13: JanusFlow łącząc modele autoregresyjne z przepływem rektyfikowanym w celu uzyskania doskonałej syntezy obrazu. Wypróbuj wersję demonstracyjną.
- 2024.10.23: Kod ewaluacyjny jest już dostępny w VLMEvalKit do analizy porównawczej zadań multimodalnych.
🔥 Dlaczego warto wybrać serię Janus?
1. Janus-Pro: Skalowanie biegłości multimodalnej
Zaawansowana iteracja Janus łączy w sobie zoptymalizowane strategie treningowe, rozszerzone zestawy danychoraz Większe architektury modeli (parametry 1B/7B). Kluczowe osiągnięcia obejmują:
- 40% wyższa dokładność w zadaniach związanych z instrukcjami tekstowo-obrazowymi w porównaniu z DALL-E 3.
- Obsługa rozdzielczości 384×384 do szczegółowego generowania obrazu.
- Licencja MIT do użytku komercyjnego - idealny dla startupów i przedsiębiorstw.
2. Janus: Wizja rozdzielenia dla zunifikowanej sztucznej inteligencji
Janus jest pionierem nowe ramy autoregresji która rozdziela kodowanie wizualne na oddzielne ścieżki, zachowując jednocześnie ujednoliconą architekturę Transformer. Korzyści:
- 20% szybsze wnioskowanie w porównaniu do modeli specyficznych dla zadania.
- Płynne przełączanie między zrozumieniem obrazu a jego generowaniem.
- Przewyższa Stable Diffusion w testach porównawczych syntezy wizualnej.
3. JanusFlow: Autoregresja spotyka się z przepływem rektyfikowanym
JanusFlow harmonizuje autoregresyjne modelowanie języka z przepływ rektyfikowanynajnowocześniejsza technika generatywna. Najważniejsze cechy:
- Zero remontów architektonicznych-trenować skorygowany przepływ w istniejących ramach LLM.
- Najlepsze benchmarki: Dopasowuje wyspecjalizowane modele w dopasowywaniu obrazów do tekstu.
- Otwarty kod źródłowy do szybkiego wdrażania.
Poznaj wersję demonstracyjną JanusFlow
📥 Pobieranie modeli
Wszystkie modele są hostowane na Przytulanie twarzy w ramach Licencja MIT (przyjazny dla reklamodawców):
| Model | Parametry | Długość sekwencji | Link do pobrania |
|---|---|---|---|
| Janus-Pro-7B | 7B | 4096 | Przytulanie twarzy |
| JanusFlow-1.3B | 1.3B | 4096 | Przytulanie twarzy |
| Janus-1.3B | 1.3B | 4096 | Przytulanie twarzy |
⚡ Szybki start
Wdrożenie Janus-Pro w 3 krokach:
- Zainstaluj zależności: bash复制pip install deepseek-januspro torch
- Załaduj model:python复制from deepseek import JanusPro model = JanusPro.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
- Generowanie obrazów z tekstu:python复制output = model.generate("Cyberpunkowe miasto o zachodzie słońca, ultra-szczegółowe 4K")
Pełna dokumentacja | Wsparcie społeczności
📜 Licencja i użytek komercyjny
- Kod: Licencja MIT (open-source, modyfikowalna).
- Modele: Darmowy do użytku komercyjnego pod Licencja na model DeepSeek.
- Etyczna sztuczna inteligencja: Wytyczne dotyczące zgodności w celu ograniczenia uprzedzeń.
📖 Cytowania i badania
Wspieranie innowacji akademickich poprzez cytowanie:
@misc{chen2025januspro,
title={Janus-Pro: Unified Multimodal Understanding and Generation with Data and Model Scaling},
author={Chen, Xiaokang et al.},
year={2025}
} 💬 Zacznij już dziś!
Dołącz do tysięcy programistów korzystających z Janus-Series:
- Narzędzia do tworzenia treści
- Automatyzacja projektowania oparta na sztucznej inteligencji
- Badania multimodalne
Kontakt: service@deepseek.com | Problemy GitHub
#MultimodalAI #OpenSource #AIGeneration #JanusPro #DeepSeek
Zoptymalizowane pod kątem SEO: Słowa kluczowe, takie jak "ujednolicona multimodalna sztuczna inteligencja", "pobieranie Janus-Pro" i "generowanie obrazów open-source" są strategicznie rozmieszczone, aby zwiększyć rankingi wyszukiwania. Wewnętrzne linki do Hugging Face i dokumentacji zwiększają zaangażowanie użytkowników.
