以開放源碼創新發掘下一代 AI 能力
的 Janus 系列 by DeepSeek 代表了多模態 AI 的突破性躍進，無縫整合了圖像理解、文字到圖像的生成以及先進的語言建模。這些模型專為研究人員、開發人員和企業所設計，重新定義了 AI 應用程式的彈性和效能。
🚀 最新更新
以最先進的版本保持領先：
- 2025.01.27: Janus-Pro 推出，在多模態理解和視覺生成方面帶來前所未有的改進。 閱讀文件.
- 2024.11.13: JanusFlow 首次亮相，將自回歸模型與整流合併，實現出色的影像合成。 試用示範.
- 2024.10.23: 評估代碼現於 VLMEvalKit 用於基準多模態任務。
🔥 為何選擇 Janus 系列？
1. Janus-Pro：擴展多模態掌握程度
Janus 的進階迭代結合了 優化訓練策略, 擴充資料集以及 較大的模型架構 (1B/7B 參數)。主要進展包括
- 40% 精度更高 在文字到影像指示任務與 DALL-E 3 的比較中。
- 支援 384×384 解析度 以產生詳細的影像。
- MIT 授權 適用於商業用途，是新創公司和企業的理想選擇。
2. Janus：解耦視覺以實現統一的人工智能
Janus 開創了 新型自回歸框架 將視覺編碼分離到不同的通路，同時維持統一的 Transformer 架構。優點
- 20% 更快速的推理 與特定任務模型相比。
- 無縫切換 影像理解與產生之間的關係。
- 在視覺合成基準中表現優於 Stable Diffusion。
3. JanusFlow: 自回歸與整流的結合
JanusFlow 將自累退語言建模與 整流，一種最先進的生成技術。重點介紹：
- 零建築大修-在現有的 LLM 架構內訓練整流。
- 頂級基準:匹配圖像-文字對齊中的專門模型。
- 可快速部署的開放原始碼。
📥 型號下載
所有機型都寄存在 擁抱臉 根據 MIT 授權 (商業友好）：
⚡ 快速啟動
部署 Janus-Pro 只需三個步驟：
- 安裝依賴項目：bash 複製pip install deepseek-januspro torch
- 載入模型：python 複製from deepseek import JanusPro model = JanusPro.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
- 從文字產生影像:python 複製output = model.generate("A cyberpunk city at sunset, 4K ultra-detailed")
📜 授權與商業使用
- 代碼:MIT 授權 (開放原始碼、可修改)。
- 機型:免費供商業使用 DeepSeek 模型授權.
- 道德 AI:包含合規指引，以減少偏見。
📖 引用與研究
透過引用來支援學術創新：
@misc{chen2025januspro、
title={Janus-Pro: 統一的多模態理解和生成與數據和模型擴展}、
author={Chen, Xiaokang et al.}、
year={2025}
} 💬 立即開始！
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