Funktion av Janus Pro
Enhetlig multimodal arkitektur Av Janus Pro
Aktiverar dubbelriktad förståelse och generering av bilder via ett autoregressivt ramverk med en enhetlig Transformer-arkitektur. Har frikopplade visuella kodningsvägar för att förbättra flexibilitet och prestanda.
Överlägsen prestanda mellan olika modeller av Janus Pro
Utklassar ledande modeller som DALL-E 3 och Stable Diffusion i jämförelser (t.ex, GenEval-poäng 0,80 jämfört med DALL-E 3:s 0,67), som utmärker sig när det gäller att följa instruktioner från text till bild.
Kompatibilitet med öppen källkod av Janus AI
Erbjudanden 1B/7B parametervarianter under en MIT-licens, hostad på Hugging Face och GitHub för snabb utplacering och anpassning. Stöder obegränsad kommersiell användning.
Specifikationer för synbearbetning av Janus AI
Bearbetar bilder vid 384×384 upplösning, integrera SigLIP-L visionkodare och MLP-adaptrar för att optimera funktionsutvinning och effektivitet vid uppgiftsväxling.
Kostnadseffektiv skalbarhet Av Janus Pro
Kombinationer lättviktsdesign med 7B-parameter med konkurrenskraftig prissättning (jämfört med OpenAI-modeller), vilket minskar förbrukningen av beräkningsresurser för kommersiell användning.
Optimerat ramverk för utbildning Av Janus Pro
Hävstångseffekt utökade dataset och stabilitetsförbättrade träningstekniker för att förbättra utmatningsnoggrannheten, men begränsas av upplösningsbegränsningar vid återställning av fina detaljer (t.ex. OCR-uppgifter).
