Janus Pro AI
Janus Pro AI 由 Deepseek 构建的统一多模态理解和生成模型
Janus Pro 是 Janus 先前工作的高级版本。具体来说，Janus-Pro 包含：（1）优化的训练策略；（2）扩展的训练数据；（3）扩展到更大的模型规模。通过这些改进 Janus-Pro 在多模态理解和文本到图像的指令跟踪能力方面都取得了重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。
Deepseek 图像生成器 Janus Pro 免费在线（Janus AI）
文本到图像的生成 Janus-Pro-7B(简纳斯人工智能）
由于目前交通繁忙，请耐心等待 O(∩_∩)O，Flux 模型的图像质量优于 Janus Pro，但它不具备多模型理解能力。如果您想测试，可以在这里试用 Flux： FLux Dev 1 TP1T 适用于需要在文本和图像之间进行交互的任务，而 Flux 则擅长快速生成高质量图像。两者之间的选择取决于您的具体需求。
多模态理解 Janus-Pro-7B (简纳斯人工智能）
Janus Pro 在浏览器中运行 1B (Janus AI)
Janus Pro 的特点（Janus AI）
统一多模式架构 Janus Pro
启用双向 图像理解和生成 通过自回归框架和统一的 Transformer 架构实现。具有解耦视觉编码路径，可提高灵活性和性能。
跨机型性能优越 的 Janus Pro
在基准测试中优于 DALL-E 3 和 Stable Diffusion 等领先机型（例如、 GenEval 得分为 0.80，而《达利 3》为 0.67)，在文本到图像的指令跟踪任务中表现出色。
开源兼容性 杰纳斯人工智能公司
优惠 1B/7B 参数变量 采用 MIT 许可，托管在 Hugging Face 和 GitHub 上，可快速部署和定制。支持无限制的商业使用。
视觉处理规格 杰纳斯人工智能公司
处理图像的速度 384×384 分辨率将 SigLIP-L 视觉编码器 和 MLP 适配器，以优化特征提取和任务切换效率。
经济高效的可扩展性 Janus Pro
组合 轻型 7B 参数设计 具有竞争力的定价（与 OpenAI 模式相比），减少了商业应用的计算资源消耗。
优化培训框架 Janus Pro
杠杆作用 扩展数据集 和稳定性增强训练技术来提高输出的准确性，但在精细细节修复（如光学字符识别任务）中受到分辨率的限制。
Janus Pro 的资源（Janus AI）
Janus Pro 的 Github
Janus 系列：统一的多模态理解和生成模型
Janus Pro 号文件
的 Github ComfyUI Janus Pro
Janus-Pro 的 ComfyUI 节点，这是一个统一的多模态理解和生成框架。
通量图像生成器
Flux 没有多模型理解功能，但质量更好
什么是 Janus AI 和 Janus Pro
Janus 是一种新颖的自回归框架，它将多模态理解与 deepseek 构建的生成统一起来。它解决了以往方法的局限性，将视觉编码解耦为独立的通路，同时仍然使用单一、统一的转换器架构进行处理。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。
Janus Pro 纸张
本周，我们将介绍 Janus Pro，它是前作 Janus AI 的高级版本。它在多模型理解和生成方面功能强大。 点击查看详情
什么是 JanusFlow (Janus AI )
JanusFlow 介绍了一种将自回归语言模型与整流模型（一种最先进的生成模型方法）整合在一起的简约架构。
关于 Janus Pro（獐子岛人工智能）的博客和新闻
深度分析：DeepSeek 最新发布的 Janus-Pro 有哪些创新？
DeepSeek 更新了其网站。除夕凌晨，DeepSeek 突然在 GitHub 上宣布，Janus 项目空间已经开放了 Janus-Pro 模型和技术报告的源代码。首先，我们来强调几个关键点：它旨在解决业界难题：平衡多模态理解和图像生成 根据...
DeepSeek 的 Janus-Pro 性能如何？
春节前夕，DeepSeek-R1模型发布。它采用纯RL架构，汲取了CoT的伟大创新，在数学、代码、逻辑推理等方面都优于ChatGPT。此外，其开源的模型权重、低廉的训练成本和廉价的 API 价格也让 DeepSeek 在互联网上大受欢迎，甚至...
英伟达和微软率先整合了 Deepseek，而 OpenAI 正在紧急筹集 2800 亿美元的新资金
开放人工智能紧急融资 随着 DeepSeek 大放异彩，硅谷实在是太令人兴奋了。昨天，OpenAI 和 Anthropic 还在领跑，想尽一切办法绊倒竞争对手。一夜之间，基础设施供应商突然变得 "非常感兴趣"。继微软之后，英伟达（NVIDIA）和 AWS 也加快了 DeepSeek 模型托管的推出...
人们在谈论什么 Janus Pro 和 Janus AI？
最新消息：DeepSeek 正式发布另一款开源人工智能模型 Janus-Pro-7B。
- 科比西的信 (@KobeissiLetter) 2025 年 1 月 27 日
该模型生成的图像在多个基准测试中均优于 OpenAI 的 DALL-E 3 和 Stable Diffusion。 pic.twitter.com/FSJkelcaYP
哇
- Min Choi (@minchoi) 2025 年 1 月 27 日
DeepSeek 刚刚发布了 Janus-Pro-7B，这是一款开源的多模态人工智能，它击败了《达利尔 3》和《稳定扩散》。
🐋着火了。👀 pic.twitter.com/Vy9V7P2FLP
全新 Deepseek-Janus-Pro-7B 更新非常疯狂！(免费！） 🤯 pic.twitter.com/pVjnlpTQi9
- 朱利安-戈尔迪搜索引擎优化 (@JulianGoldieSEO) 2025 年 1 月 28 日
DeepSeek 火力全开！🔥 他们刚刚发布了 Janus Pro：一种能够进行视觉理解和图像生成的多模态 LLM！🤯
- Xenova (@xenovacom) 2025 年 1 月 27 日
1B 模型甚至可以在浏览器的 WebGPU 上运行，由 🤗 Transformers.js 提供支持！
这是在本地运行的最简单方法：只需访问一个网站！ pic.twitter.com/yjfS0ktqB6
于是，DeepSeek 推出了一个开源的多模态模型，可以理解和生成图像 "Janus-Pro-7B"。
- Nomaditsu (@nomaditsu) 2025 年 1 月 27 日
X 上的人都说它能打败 Dalle-3，所以我不得不试一试。
遗憾的是，我认为这种炒作被夸大了：
左： Janus-Pro-7B右图达勒-3 pic.twitter.com/Ienru7r8KD
Janus-Pro-7B 初见面！！做了版 Colab 初测了下 DeepSeek 新开源的多模态统一模型
-ZHO-（@ZHO_ZHO_ZHO） 2025 年 1 月 27 日
1）模型直接支持中文交互（图像理解+图像生成
2）云上 L4 测试，显存需 22GB
3）图像生成速度：约15s/张
4）图像理解质量：文字和信息识别基本准确，内容理解完整清晰，局部细节有欠缺
由于 Gradio 界面比较... https://t.co/ZB3kghXIFA pic.twitter.com/idJ7HNcr79
Janus Pro (Janus AI) 的定价
现在是开放源代码
$0/ 月
有关 deepseek Janus AI 的常见问题
您需要了解的一切 Janus Pro 和 杰纳斯人工智能
Janus Pro 是一种先进的统一多模态人工智能模型，结合了图像理解和生成功能。与传统模型不同、 Janus Pro 采用了优化的训练策略、扩展的训练数据和更大的模型缩放比例，使其优于以前版本的 杰纳斯人工智能 在多模态理解和文本到图像生成任务中都是如此。
Janus Pro 它采用了革命性的解耦视觉编码系统，将理解和生成路径分开，同时保持统一的 Transformer 架构。这种创新方法由 杰纳斯人工智能 与传统的单一途径系统相比，该模型能更高效地处理图像到文本和文本到图像的任务。
根据基准测试、 Janus Pro 优于 DALL-E 3 和 Stable Diffusion 等领先模型。该模型 Janus Pro 该模型的 GenEval 得分为 0.80，而 DALL-E 3 的 GenEval 得分为 0.67，这表明它在文本到图像的指令跟踪任务中表现出色。
Janus Pro 主要有两个版本： Janus Pro-7B（70 亿参数）和 Janus Pro-1B（15 亿个参数）。这两个版本都是 杰纳斯人工智能 生态系统，并在 MIT 许可下开源，因此可用于研究和商业应用。
Janus Pro 和更广泛的 杰纳斯人工智能 该框架采用 MIT 许可，可用于商业用途，允许不受限制地修改和部署。该模型的高效架构和具有竞争力的价格使其成为企业实施人工智能解决方案的一个极具吸引力的选择。
