Janus-Pro-7b Deepseek pojawił się jako znany konkurent w krajobrazie generowania obrazu AI, szczególnie w stosunku do ustalonych modeli, takich jak Dall-E 3 Openai i stabilna dyfuzja AI. Oto jak to porównuje w różnych wymiarach:
Metryki wydajności
** Ogólna dokładność: Janus-Pro-7B osiągnął imponującą ogólną dokładność 80% w zadaniach tekstowych do obrazu, przewyższając 67% Dall-E 3 i stabilną dyfuzję. Ta metryka odzwierciedla zdolność modelu do generowania wyników, które ściśle dostosowują się do monitów użytkownika w różnych zadaniach [2] [4].
** Dokładność pojedynczych obiektów: W generowaniu poszczególnych obiektów z prostych podpowiedzi Janus-Pro-7B uzyskał 99%, w porównaniu do 96%Dall-E 3. Sugeruje to, że Janus-Pro wyróżnia się dokładnie przedstawiając określone elementy żądane przez użytkowników [2].
** Dostosowanie pozycji i atrybutu: Janus-Pro-7B dobrze sobie radzi w wyrównaniu pozycji (90% vs. 83% Dall-E 3) oraz wyrównanie kolorów/atrybutów (79% dla kolorów vs. Dall-E 3 43%) Â Wskazując, że lepiej jest prawidłowe umieszczać obiekty i dokładnie dopasowywać kolory w wygenerowanych obrazach [2].
Obsługa złożonych podpowiedzi
Janus-Pro-7b wykazuje silne możliwości zarządzania gęstych podpowiedzi, zdobywając 84,19 w odniesieniu do testu DPG, który ocenia zdolność modelu do interpretacji i generowania obrazów z złożonych opisów. Dall-E 3 jest ściśle z wynikiem 83,50 ** [2] [4]. Ta umiejętność ma kluczowe znaczenie dla użytkowników, którzy wymagają szczegółowego i dopracowanego generowania obrazów.
Kreatywna elastyczność vs. realizm
Podczas gdy zarówno Janus-Pro, jak i Dall-E 3 są zaprojektowane z myślą o kreatywnej elastyczności, zaspokajają nieco inne potrzeby. Dall-E 3 odnotowano z wyobraźni i abstrakcyjnych wizualizacji, dzięki czemu nadaje się do zastosowań artystycznych. Natomiast Janus-Pro-7b ma tendencję do tworzenia bardziej realistycznych obrazów, które mogą spodobać się użytkownikom poszukującym fotorealizmu [8]. Jednak podobno walczy z skutecznym generowaniem liczb ludzkich, co może ograniczyć jego zastosowanie w niektórych kontekstach [2].
koszt i dostępność
Modele Deepseek są reklamowane jako opracowane za ułamek kosztów w porównaniu z zachodnimi odpowiednikami, takimi jak Openai. To opłacalne podejście może sprawić, że Janus-Pro jest bardziej dostępny dla programistów i firm, którzy chcą zintegrować generowanie obrazu AI bez ponoszenia znacznych wydatków [6] [4]. Ponadto Janus-Pro jest dostępny w modelu open source, umożliwiając szersze możliwości użytkowania i dostosowywania [3].
Wniosek
Podsumowując, Janus-Pro-Pro-7b Deepseek przedstawia przekonującą alternatywę dla istniejących generatorów obrazów AI, takich jak Dall-E 3 i stabilna dyfuzja. Dzięki doskonałym wskaźnikom wydajności w dokładności i szybkiej obsługi, wraz z opłacalnym charakterem, pozycjonuje się jako silny pretendent na rynku generowania obrazów AI. Jednak potencjalni użytkownicy powinni rozważyć swoje ograniczenia w generowaniu liczb ludzkich przy ocenie ich przydatności do określonych zastosowań.
Cytaty:
[1] https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/deepseek-stuns-tech-industry-with-new-ai-image-generator-tht-beats-openais-dall-e-3
[2] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-janus-pro-7b-model-overview-and-how-it-ranks-against-dall-e-3
[3] https://janusai.pro
[4] https://www.androidauthority.com/deepseek-janus-pro-vs-competition-3521619/
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/janus-pro-7b
[6] https://www.tomsguide.com/ai/deepseeks-new-ai-imager-generator-is-here-to-take-on-midjourney-and-dall-e-what-now
[7] https://fal.ai/models/fal-ai/janus
[8] https://www.the-next-tech.com/artificial-intelligence/janus-pro-7b-vs-dall-e-3/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rng-mvun_fq