A DeepSeek Janus-Pro-7B figyelemreméltó versenytársává vált az AI Image Generation Landscape-ben, különös tekintettel a létrehozott modellekre, mint például az Openai Dall-E 3 és a Stabilitási AI stabil diffúziója. Itt hasonlítja össze a különféle dimenziók között:
Performance metrikák
** Általános pontosság: A Janus-Pro-7B 80% -os lenyűgöző általános pontosságot ért el a szöveg-képi feladatokban, meghaladva a DALL-E 3 67% -át és a stabil diffúzió 74% -át. Ez a mutató tükrözi a modell azon képességét, hogy olyan kimeneteket generáljon, amelyek szorosan igazodnak a felhasználói utasításokhoz a különféle feladatok között [2] [4].
** Egyetlen objektum-pontosság: Az egyes objektumok egyszerű utasításokból történő előállításában a Janus-Pro-7B 99%-ot szerzett, szemben a DALL-E 3 96%-ával. Ez azt sugallja, hogy a Janus-Pro kiválóan ábrázolja a felhasználók által igényelt konkrét elemeket [2].
** Pozíciós és attribútumok igazítása: A Janus-Pro-7B szintén jól teljesít a helyzetbeli igazításban (90% vs. Dall-E 3 83%) és a szín/attribútum igazításában (79% a színhez vs. Dall-e 33%) â Jelezve, hogy jobb az objektumok helyes elhelyezése és a színek pontos illesztése a generált képekbe [2].
Komplexumok kezelése
A Janus-Pro-7B erős képességeket mutat a sűrű utasítások kezelésében, 84,19-et szerez a DPG-Sench referenciaértéken, amely értékeli a modell képességét, hogy értelmezze és generáljon képeket összetett leírásokból. A Dall-E 3 szorosan követi, 83,50 ** pontszámmal [2] [4]. Ez a képesség elengedhetetlen azoknak a felhasználóknak, akiknek részletes és árnyalt képtermelést igényelnek.
Kreatív rugalmasság és realizmus
Míg mind a Janus-Pro, mind a Dall-E 3 kreatív rugalmasságra tervezték, kissé eltérő igényeket kínálnak. A DALL-E 3-at a képzeletbeli és elvont látványtervek miatt jegyezzük meg, így alkalmas a művészi alkalmazásokra. Ezzel szemben a Janus-Pro-7B inkább realisztikusabb képeket készít, amelyek vonzóak lehetnek a fotorealizmust kereső felhasználók számára [8]. Állítólag azonban küzd az emberi figurák hatékony előállításával, ami korlátozhatja annak alkalmazhatóságát bizonyos összefüggésekben [2].
Költség és akadálymentesség
A DeepSeek modelleit úgy határozzák meg, hogy a költségek töredékén fejlesztik ki a nyugati társaikhoz képest, mint például az Openai. Ez a költséghatékony megközelítés a Janus-Pro-t hozzáférhetőbbé teheti a fejlesztők és a vállalkozások számára, akik integrálják az AI képtermelést anélkül, hogy jelentős költségeket jelentenek [6] [4]. Ezenkívül a Janus-Pro nyílt forráskódú modell alatt áll rendelkezésre, lehetővé téve a szélesebb körű felhasználási és testreszabási lehetőségeket [3].
Következtetés
Összefoglalva: a DeepSeek Janus-Pro-7B vonzó alternatíváját mutatja be a meglévő AI képgenerátorokhoz, mint például a DALL-E 3 és a stabil diffúzió. A pontosság és a gyors kezelhetőség kiváló teljesítménymutatókkal, költséghatékony jellege mellett, erős versenyzőnek tekinti magát az AI képgenerációs piacon. A potenciális felhasználóknak azonban mérlegelniük kell annak korlátozásait az emberi adatok generálásában, amikor kiértékelik annak alkalmasságát az egyes alkalmazásokra.
Idézetek:
[1] https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/deepseek-stuns-tech-industry-with-new-ai-image-generátor-thats-openais-dall-e-3
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-janus-pro-7b-model-overview-and-how-it-n-gainsinst-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-i-imager-genator-is-here-to-take-on-midjourney-and-dall-e--What-we-tow
[7] https://fal.ai/models/fal-ai/janus
[8] https://www.the-next-tech.com/articial-intelligence/janus-pro-7b-vs-dall-e-3/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rng-mvun_fq