DeepSeek於2025年1月發布了Janus Pro，這是一個重要的技術突破，它在原有Janus模型的基礎上實現了顯著的性能提升。通過優化訓練策略、擴充訓練數據以及擴展模型規模，Janus Pro在多模態理解和文本到圖像生成方面都取得了卓越的成果。
創新架構設計
Janus Pro最顯著的特點是其解耦的視覺編碼架構：
與傳統的單一視覺編碼器相比，Janus Pro採用解耦設計，使模型能夠更好地處理理解和生成任務。這種創新的架構設計如下圖所示：
性能評估
在多項基準測試中，Janus Pro展現出了優異的性能：
| 模型 | 序列長度 | 多模態理解準確率 | 圖像生成質量評分 | |------|----------|------------------|------------------| | Janus-Pro-7B | 4096 | 84.5% | 8.7/10 | | Janus-Pro-1B | 4096 | 82.3% | 8.4/10 | | Janus-1.3B | 4096 | 79.1% | 8.1/10 |
模型在各個任務上的分布表現：
實際應用案例
數學公式理解
Janus Pro在複雜數學公式的理解和轉換方面表現出色：
視覺生成能力
模型展示了強大的圖像生成能力，從簡單的圖標到複雜的場景都能精確呈現：
技術生態系統
為了進一步增強模型的能力，DeepSeek還推出了JanusFlow：
JanusFlow通過整合自回歸語言模型和整流流(rectified flow)，為統一的多模態處理提供了新的可能性。
開源與授權
DeepSeek秉承開放共享的理念，在GitHub上發布了完整的程式碼。模型使用遵循DeepSeek Model License，支持商業應用。
未來展望
Janus Pro的成功標誌著多模態AI領域的重要里程碑。它不僅提供了卓越的性能，更為未來的研究和應用指明了方向。隨著技術的不斷發展，我們期待看到更多基於Janus Pro的創新應用。
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