Deepseek'in Janus-Pro-7B'si, AI imaj üretimi manzarasında, özellikle Openai'nin Dall-E 3 ve Stabilite AI'nın istikrarlı difüzyonu gibi yerleşik modellere karşı dikkate değer bir rakip olarak ortaya çıktı. Burada çeşitli boyutlar arasında nasıl karşılaştırıldığı:
Performans Metrikleri
** Genel doğruluk: Janus-Pro-7b, metin-e 3'ün% 67'sini ve stabil difüzyonun% 74'ünü aşarak, metin-e 3'ü aşan etkileyici bir genel doğruluk elde etti. Bu metrik, modelin çeşitli görevlerdeki kullanıcı istemleriyle yakından uyumlu çıktılar oluşturma yeteneğini yansıtır [2] [4].
** Tek Nesj Doğruluğu: Basit istemlerden tek tek nesneler üretirken, Janus-Pro-7b, Dall-E 3'ün%96'sına kıyasla%99 puan aldı. Bu, Janus-Pro'nun kullanıcılar tarafından talep edilen belirli öğeleri doğru bir şekilde tasvir etmede mükemmel olduğunu göstermektedir [2].
** Konumsal ve öznitelik hizalaması: Janus-Pro-7b ayrıca konumsal hizalamada (% 90'a karşı Dall-E 3'ün% 83) ve renk/öznitelik hizalamasında (renk için% 79 vs. Dall-e 3'ün% 43) iyi performans gösterir. Nesneleri doğru bir şekilde yerleştirmenin ve oluşturulan görüntülerde renkleri doğru bir şekilde eşleştirmenin daha iyi olduğunu gösterir [2].
Karmaşık istemleri kullanma
Janus-Pro-7b, Model'in karmaşık açıklamalardan görüntüleme ve üretme yeteneğini değerlendiren DPG ölçüm kıyaslamasında 84.19 puanlamada yoğun bilgi istemlerini yönetmede güçlü yetenekler gösterir. Dall-e 3, 83.50 ** [2] [4] skoru ile yakından takip eder. Bu yetenek, ayrıntılı ve nüanslı görüntü oluşturma gerektiren kullanıcılar için çok önemlidir.
Yaratıcı esneklik ve gerçekçilik
Hem Janus-Pro hem de Dall-E 3 yaratıcı esneklik için tasarlanmış olsa da, biraz farklı ihtiyaçlara hitap ediyorlar. Dall-e 3, yaratıcı ve soyut görselleri ile not edilir ve bu da onu sanatsal uygulamalar için uygun hale getirir. Buna karşılık, Janus-Pro-7b, fotogeralizmi arayan kullanıcılara hitap edebilecek daha gerçekçi görüntüler üretme eğilimindedir [8]. Bununla birlikte, belirli bağlamlarda uygulanabilirliğini sınırlayabilecek insan figürleri etkili bir şekilde üretme ile mücadele ettiği bildirilmektedir [2].
Maliyet ve Erişilebilirlik
Deepseek'in modelleri, Openai gibi batı meslektaşlarına kıyasla maliyetin bir kısmında geliştirildiği için lanse edildi. Bu uygun maliyetli yaklaşım, Janus-Pro'yu önemli masraflar elde etmeden AI görüntü üretimini entegre etmek isteyen geliştiriciler ve işletmeler için daha erişilebilir hale getirebilir [6] [4]. Ek olarak, Janus-Pro, daha geniş kullanım ve özelleştirme fırsatlarına izin veren açık kaynaklı bir model altında mevcuttur [3].
Çözüm
Özetle, Deepseek'in Janus-Pro-7B'si, Dall-E 3 ve stabil difüzyon gibi mevcut AI görüntü jeneratörlerine zorlayıcı bir alternatif sunar. Üstün performans metrikleri doğruluk ve hızlı işleme ile, uygun maliyetli doğasının yanı sıra, AI görüntü oluşturma pazarında güçlü bir yarışmacı olarak konumlandırır. Bununla birlikte, potansiyel kullanıcılar, belirli uygulamalara uygunluğunu değerlendirirken insan figürleri oluşturma konusundaki sınırlamalarını dikkate almalıdır.
Alıntılar:
[1] https://www.livescience.com/technology/arfial-intelligence/deepseek-stuns-tech-industry-with-i-a-mage-generator-that-beats-apenais-dall-e-3
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-janus-pro- 7b-model-oview-and-how-it-sranks-against-dall-e-3
[3] https://janusai.pro
[4] https://www.androdauthority.com/deepseek-Janus-pro-vs-competition-3521619/
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/janus-pro-7b
[6] https://www.tomguide.com/ai/deepseeks
[7] https://fal.ai/models/fal-ai/janus
[8] https://www.the-next-tech.com/arfial-intigence/janus-pro- 7b-vs-dall-e-3/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rng-mvun_fq