Janus Pro 的特点
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。
