利用开源创新释放新一代人工智能能力
"(《世界人权宣言》) 杰纳斯系列 DeepSeek的 "DeepSeek "是多模态人工智能领域的一次突破性飞跃，无缝集成了图像理解、文本到图像生成和高级语言建模。这些模型专为研究人员、开发人员和企业设计，重新定义了人工智能应用的灵活性和性能。
🚀 最新更新
通过最新版本保持领先：
- 2025.01.27: Janus-Pro 推出，在多模态理解和视觉生成方面实现了前所未有的改进。 阅读论文.
- 2024.11.13: JanusFlow 首次亮相，融合了自回归模型和整流技术，实现了卓越的图像合成。 试用演示.
- 2024.10.23: 评估代码现载于 VLMEvalKit 用于多模态任务的基准测试。
🔥 为什么选择 Janus 系列？
1. Janus-Pro：扩展多模式掌握程度
高级迭代的 Janus 结合了 优化培训战略, 扩大的数据集和 更大的模型架构 (1B/7B 参数）。主要进步包括
- 40% 精确度更高 在文本到图像教学任务中与 DALL-E 3.
- 支持 384×384 分辨率 生成详细图像。
- MIT 许可 商业用途，是初创公司和企业的理想之选。
2. 杰纳斯统一人工智能的解耦愿景
獐子岛开创了 新的自回归框架 它将视觉编码分离到不同的路径中，同时保持统一的 Transformer 架构。优势
- 20% 快速推理 与针对特定任务的模型相比。
- 无缝切换 图像理解与生成之间的关系。
- 在视觉合成基准测试中表现优于稳定扩散。
3. JanusFlow：自回归与整流的结合
JanusFlow 将自回归语言建模与 整流是一种最先进的生成技术。亮点
- 零建筑大修-在现有的 LLM 框架内对整流进行培训。
- 顶级基准:在图像文本对齐中匹配专业模型。
- 开放源代码，可快速部署。
📥 型号下载
所有模型都在 拥抱的脸 根据 MIT 许可 (商业友好型）：
⚡ 快速入门
三步部署 Janus-Pro：
- 安装依赖项：bash 复制pip install deepseek-januspro torch
- 加载模型：python 复制from deepseek import JanusPro model = JanusPro.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
- 从文本生成图像：python 复制输出 = model.generate("日落时分的赛博朋克城市，4K 超精细")
📜 许可和商业用途
- 代码:MIT 许可（开源、可修改）。
- 机型:免费用于商业用途 DeepSeek 型号许可证.
- 道德人工智能:包括合规指南，以减少偏见。
📖 引用与研究
通过引用支持学术创新：
@misc{chen2025januspro、
title={Janus-Pro：利用数据和模型扩展的统一多模态理解与生成}、
author={Chen, Xiaokang et al.}、
year={2025}
} 💬 立即开始
加入数以千计的开发人员的行列，利用 Janus-Series 实现以下功能：
- 内容创建工具
- 人工智能驱动的设计自动化
- 多模式研究
联系我们: service@deepseek.com | GitHub 问题
#MultimodalAI #OpenSource #AIGeneration #JanusPro #DeepSeek
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