Janus-Series

Janus-Series：统一的多模态理解与生成模型

Janus-Series 是由 DeepSeek AI 开发的一组统一的多模态模型，旨在跨不同模态理解和生成内容。该系列包括 Janus、Janus-Pro 和 JanusFlow，每个模型都提供独特的特性和对之前版本的改进。

什么是 Janus-Series？

Janus-Series 代表了一种新颖的多模态学习方法，通过在单个框架内统一理解和生成。 这种方法解决了以前模型中的局限性，并提高了各种任务的灵活性和性能。

Janus-Series 如何工作？

Janus 的核心创新在于将视觉编码解耦为单独的路径，同时利用单一的 Transformer 架构。 这种解耦减轻了视觉编码器在理解和生成中的角色之间的冲突，从而提高了整体性能。

主要组成部分：

• Janus： 基础模型，可解耦视觉编码，以实现统一的多模态理解和生成。
• Janus-Pro： Janus 的高级版本，结合了优化的训练策略、扩展的训练数据以及扩展到更大的模型尺寸。 Janus-Pro 在多模态理解和文本到图像指令跟随能力方面取得了显著改进。
• JanusFlow： 将自回归语言模型与 rectified flow（一种生成建模中的最先进方法）集成。 它实现了与专用模型相当或更优越的性能，同时优于现有的统一方法。

主要特性和功能

• 统一的多模态理解和生成： 这些模型可以理解和生成跨不同模态的内容，例如文本和图像。
• 解耦的视觉编码： 分离视觉编码路径，以提高模型理解和生成视觉内容的能力。
• 文本到图像生成： 可以从文本描述生成图像，Janus-Pro 增强了文本到图像生成的稳定性和质量。
• 自回归框架： 使用自回归框架来统一多模态理解和生成。
• 与 Rectified Flow 的集成 (JanusFlow)： JanusFlow 将自回归语言模型与 rectified flow 集成，以改进生成建模。

如何使用 Janus-Series？

1. 模型下载： 从文档中提供的 Hugging Face 链接下载所需的模型。 可用模型包括 Janus-1.3B、JanusFlow-1.3B、Janus-Pro-1B 和 Janus-Pro-7B。
2. 快速入门： 按照为每个模型提供的快速入门指南开始使用它。
3. 推理： 使用提供的脚本（例如，inference.py、generation_inference.py、interactivechat.py）执行推理任务。

为什么选择 Janus-Series？

• 高灵活性： 解耦的视觉编码增强了框架的灵活性，使其能够适应不同的任务和模态。
• 强大的性能： 在各种基准测试中，Janus 模型与特定于任务的模型的性能相匹配或超过。
• 统一架构： 使用单一的统一 Transformer 架构简化了模型并提高了其效率。

Janus-Series 适用于谁？

• 研究人员： 非常适合从事多模态学习、计算机视觉和自然语言处理的研究人员。
• 开发人员： 适用于构建需要多模态理解和生成能力的应用程序的开发人员。
• AI 从业者： 适用于寻找通用且高性能的多模态模型的 AI 从业者。

用例

• 文本到图像生成：从文本描述创建图像，可用于内容创建和设计。
• 视觉理解：分析和解释视觉内容，从而可以在图像识别和理解中应用。
• 多模态理解：理解和生成跨不同模态的内容，为高级 AI 应用开启了机会。

许可证

代码存储库已获得 MIT 许可证的许可。 Janus 模型的使用受 DeepSeek Model License 的约束。 在这些条款下允许商业用途。