Janus-Pro-7b, vyvinutý DeepSeekem, ukazuje zřetelný přístup k manipulaci s hustými výzvami ve srovnání s jinými modely, jako je Dall-E 3. Architektura a tréninkové metody tohoto modelu významně přispívají k jeho vynikajícímu výkonu při interpretaci složitých pokynů.
Oddělená architektura
Jednou z klíčových rysů Janus-Pro je jeho oddělená architektura, která odděluje úkoly vizuálního porozumění a generování textu na obraz. Tento design umožňuje specializované kodéry, které mohou být doladěny pro jejich příslušné úkoly, což zvyšuje přesnost i soudržnost při tvorbě výstupu. Naproti tomu modely jako Dall-E 3 používají pro oba úkoly jeden kodér, což může vést ke konfliktům a sníženému výkonu při řešení složitých výzv [1] [2].Trénink s hustými výzvami
Metodika tréninku Janus-Pro se zaměřuje na husté popisové výzvy a využívá sjednocený autoregresivní transformátor, který zpracovává multimodální sekvence funkcí. Tento přístup zdůrazňuje použití vysoce kvalitních syntetických dat vedle dat reálného světa, což umožňuje modelu specializovat se na generování obrázků z komplexních textových popisů bez šumu, které se často vyskytují v různých datových sadách [2] [4]. To je v kontrastu s Dall-E 3, které se více spoléhají na údaje o reálném světě, která mohou zavádět nekonzistence v kvalitě výstupu [2] [5].Metriky výkonu
V benchmarkových testech, jako je DPG-Bench, která hodnotí schopnost generovat obrázky z komplexních výzev, dosáhl Janus-Pro celkové skóre 84,19, což mírně překonal skóre Dall-E 3 83,50. Zejména Janus-Pro vynikal v metrikách, jako je zarovnání atributů (89,4% vs. 88,39%) a manipulace s vztahy (89,32% vs. 90,58%), což ukazuje na jeho sílu při přesném interpretaci vztahů a atributů popsaných v hustých výzvách [1] [3 [3 ].Závěr
Inovativní oddělení oddobené architektury Janus-Pro a zaměřené trénink na husté výzvy mu umožňují efektivněji zvládnout složité úkoly generování obrazu než tradiční modely, jako jsou Dall-E 3. Využití syntetických dat a specializovaných kodérů, zvyšuje jeho schopnost produkovat koherentní a vizuálně Přitažlivé výstupy ze složitých pokynů, nastavení nového standardu v multimodálních schopnostech AI.Citace:
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-janus-7b-model-overview-and-ranks-aanainst-e-3
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-janus-pro/
[3] https://arxiv.org/html/2501.17811v1
[4] https://aipapersacademy.com/janus-pro/
[5] https://www.datacamp.com/blog/janus-pro
[6] https://stackoverflow.com/questions/45448368/shald-isuse-janusgraph-as-main-tabase-to-tol-my--ata-for-a-new-project
[7] https://wandb.ai/byyoung3/ml-news/reports/deepseek-s-new-multi-modal-image-generation-model-JanUs-pro ---vmlldzoxmteymjg2ma
[8] https://www.linkedin.com/pulse/introduction-deepseek-janus-pro-lionel-sim-j6oac