🚀DeepSeek发布开源多模态大模型Janus-Pro-7B！本地部署+Colab部署！支持图像识别和图像生成！基准测试得分超越OpenAI的DALL·E 3 + Stable Diffusion
Janus-Pro-7B 是由 DeepSeek 开发的多模态 AI 模型，它在理解和生成方面取得了显著的进步。这意味着它不仅可以处理文本，还可以处理图像等其他模态的信息。
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模型主要特点:
- 统一的架构: Janus-Pro 采用单一 transformer 架构来处理文本和图像信息，实现了真正的多模态理解和生成。
- 解耦的视觉编码: 为了更好地平衡理解和生成任务，Janus-Pro 将视觉编码解耦为独立的路径，提高了模型的灵活性和性能。
- 强大的性能: 在多个基准测试中，Janus-Pro 的性能超越了之前的统一模型，甚至可以与特定任务的模型相媲美。
- 开源: Janus-Pro-7B 是开源的，这意味着研究人员和开发者可以自由地访问和使用它，推动 AI 领域的创新。
具体来说，Janus-Pro-7B 有以下优势:
- 图像理解: 能够准确地识别和理解图像中的对象、场景和关系。
- 图像生成: 可以根据文本描述生成高质量的图像，甚至可以进行图像编辑和转换。
- 文本生成: 可以生成流畅、连贯的文本，例如故事、诗歌、代码等。
- 多模态推理: 可以结合文本和图像信息进行推理，例如根据图像内容回答问题，或者根据文本描述生成图像。
与其他模型的比较:
- 超越 DALL-E 3 和 Stable Diffusion: 在 GenEval 和 DPG-Bench 等基准测试中，Janus-Pro-7B 的性能优于 OpenAI 的 DALL-E 3 和 Stability AI 的 Stable Diffusion。
- 基于 DeepSeek-LLM: Janus-Pro 建立在 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 的基础上，并对其进行了多模态扩展。
应用场景:
Janus-Pro-7B 具有广泛的应用场景，例如：
- 内容创作: 可以帮助用户生成高质量的图像、文本和其他多媒体内容。
- 教育: 可以用于创建交互式学习体验，例如根据文本描述生成图像，或者根据图像内容回答问题。
- 客户服务: 可以用于构建更智能的聊天机器人，能够理解和回应用户的多模态查询。
- 辅助设计: 可以帮助设计师生成创意概念，并将其转化为可视化原型。
🚀本地部署
conda create -n myenv python=3.10 -y
git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git
cd Janus
pip install -e .
pip install webencodings beautifulsoup4 tinycss2
pip install -e .[gradio]
pip install 'pexpect>4.3'
python demo/app_januspro.py
🚀Colab部署
!git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus.git
%cd Janus
!pip install -e .
!pip install -e .[gradio]
!python demo/app.py
!python demo/app_januspro.py
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