Lås upp nästa generations AI-kapacitet med innovation i öppen källkod
Den Janus-serien by DeepSeek utgör ett banbrytande steg inom multimodal AI, med sömlös integrering av bildförståelse, text-till-bild-generering och avancerad språkmodellering. Dessa modeller är utformade för forskare, utvecklare och företag och omdefinierar flexibilitet och prestanda i AI-applikationer.
🚀 Senaste uppdateringar
Håll dig i framkant med de senaste versionerna:
- 2025.01.27: Janus-Pro lanseras, vilket ger oöverträffade förbättringar av multimodal förståelse och visuell generering. Läs artikeln.
- 2024.11.13: JanusFlow debuterar och sammanför autoregressiva modeller med rektifierat flöde för överlägsen bildsyntes. Prova demoversionen.
- 2024.10.23: Utvärderingskod nu tillgänglig i VLMEvalKit för benchmarking av multimodala uppgifter.
🔥 Varför välja Janus-serien?
1. Janus-Pro: Skalning av multimodal behärskning
Den avancerade iterationen av Janus kombinerar optimerade träningsstrategier, utökade dataset, och större modellarkitekturer (1B/7B-parametrar). Viktiga framsteg inkluderar:
- 40% högre noggrannhet i text-till-bild-instruktionsuppgifter jämfört med DALL-E 3.
- Stöd för upplösning 384×384 för detaljerad bildgenerering.
- MIT-licensierad för kommersiellt bruk - idealisk för startups och företag.
2. Janus: Vision om frikoppling för enhetlig AI
Janus banar väg för en nytt autoregressivt ramverk som frikopplar visuell kodning i separata banor samtidigt som den bibehåller en enhetlig Transformer-arkitektur. Fördelarna med detta:
- 20% snabbare slutledning jämfört med uppgiftsspecifika modeller.
- Sömlös omkoppling mellan bildförståelse och bildgenerering.
- Bättre än Stable Diffusion i benchmarks för visuell syntes.
3. JanusFlow: Autoregression möter rektifierat flöde
JanusFlow harmoniserar autoregressiv språkmodellering med korrigerat flödeen toppmodern generativ teknik. Höjdpunkter:
- Inga arkitektoniska översyner-träna rektifierat flöde inom befintliga LLM-ramverk.
- Benchmarks i toppklass: Matchar specialiserade modeller för justering av bild och text.
- Öppen källkod för snabb utrullning.
📥 Modell Nedladdningar
Alla modeller finns på Kramande ansikte under MIT-licens (kommersiellt vänlig):
| Modell | Parametrar | Sekvenslängd | Ladda ner länk |
|---|---|---|---|
| Janus-Pro-7B | 7B | 4096 | 🤗 Kramande ansikte |
| JanusFlow-1.3B | 1.3B | 4096 | 🤗 Kramande ansikte |
| Janus-1,3B | 1.3B | 4096 | 🤗 Kramande ansikte |
⚡ Snabb start
Implementera Janus-Pro i 3 steg:
- Installera beroenden:bash复制pip install deepseek-januspro torch
- Ladda modellen:python复制from deepseek import JanusPro model = JanusPro.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
- Generera bilder från text:python复制output = model.generate("En cyberpunkstad i solnedgången, 4K ultradetaljerad")
Fullständig dokumentation | Gemenskapens stöd
📜 Licens & kommersiell användning
- Kod: MIT-licens (öppen källkod, modifierbar).
- Modeller: Fri för kommersiellt bruk under Licens för DeepSeek-modell.
- Etisk AI: Riktlinjer för efterlevnad ingår för att motverka partiskhet.
📖 Citeringar & forskning
Stöd akademisk innovation genom att citera:
@misc{chen2025januspro,
title={Janus-Pro: Enhetlig multimodal förståelse och generering med data- och modellskalning},
author={Chen, Xiaokang et al.},
år={2025}
} 💬 Kom igång idag!
Bli en av tusentals utvecklare som använder Janus-Series för:
- Verktyg för att skapa innehåll
- AI-driven automatisering av design
- Multimodal forskning
Kontakta oss: service@deepseek.com | GitHub-problem
#MultimodalAI #OpenSource #AIGeneration #JanusPro #DeepSeek
Optimerad för SEO: Nyckelord som "unified multimodal AI", "Janus-Pro download" och "open-source image generation" är strategiskt placerade för att öka sökrankingen. Interna länkar till Hugging Face och dokumentation förbättrar användarnas engagemang.
