DeepSeek的Janus-Pro-7b已成为AI图像生成景观中的著名竞争者，尤其是针对Openai的Dall-E 3和稳定AI的稳定扩散的既定模型。在这里，它如何在各个方面进行比较：
##性能指标
**总体准确性：Janus-Pro-7b在文本到图像任务中达到了80％的总体准确性，超过了Dall-E 3的67％，而稳定的扩散率为74％。该度量标准反映了该模型生成与各种任务中用户提示紧密一致的输出的能力[2] [4]。
**单对象精度：从简单提示生成单个对象时，Janus-Pro-7b得分为99％，而Dall-E 3的96％则得分。这表明Janus-Pro擅长描绘用户要求的特定项目[2]。
**位置和属性对齐：Janus-Pro-7b在位置对准方面也表现良好（90％与DALL-E 3的83％）和颜色/属性对齐（79％的颜色相对于Dall-E 3的43％） - 表明最好在正确地放置对象并在生成的图像中准确地匹配颜色[2]。
##处理复杂提示
Janus-Pro-7b在管理密集提示方面表现出强大的功能，在DPG基础基准上得分为84.19，该基准测试了该模型从复杂描述中解释和生成图像的能力。 DALL-E 3紧随其后，得分为83.50 ** [2] [4]。这种功能对于需要详细且细微差别的图像生成的用户至关重要。
##创意灵活性与现实主义
虽然Janus-Pro和Dall-E 3都是为了创造性的灵活性而设计的，但它们满足了略有不同的需求。 DALL-E 3的富有想象力和抽象的视觉效果闻名，使其适用于艺术应用。相比之下，Janus-Pro-7b倾向于产生更现实的图像，这可能吸引了寻找光真实主义的用户[8]。但是，据报道，它在有效地产生人物方面挣扎，这可能会限制其在某些情况下的适用性[2]。
##成本和可访问性
DeepSeek的模型被吹捧为与Openai这样的西方同行的成本的一小部分开发。这种具有成本效益的方法可能使Janus-Pro更容易为希望整合AI图像生成的开发人员和企业而不会产生大量费用[6] [4]。此外，Janus-Pro可在开源模型下获得，从而提供更广泛的使用和自定义机会[3]。
＃＃ 结论
总而言之，DeepSeek的Janus-Pro-7b为现有的AI图像发生器（如DALL-E 3和稳定的扩散）提供了令人信服的替代方案。具有卓越的性能指标，其精度和迅速处理以及其具有成本效益的性质，它将自己定位为AI图像生成市场中的强大竞争者。但是，在评估其对特定应用的适用性时，潜在用户应考虑其产生人物的局限性。
引用：
[1] https://www.livescience.com/technology/artcover-intelligence/deepseek-stuns-tuns-tech-industry-with-new-ai-image-image-generator-thats-openais-openais-dall-e-e-3
[2] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-janus-pro-7b-model-model-model-overview-and-how-inw-in-rank-in-rank-ranks-against-dall-e-e-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-here-here-to-take-take-on-midjourney-and-midjourney-and-dall-e-what-whe-we-we-we-nek
[7] https://fal.ai/models/fal-ai/janus
[8] https://www.the-next-tech.com/artcover-intelligence/janus-pro-7b-vs-dall-e-3/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=rng-mvun_fq