Janus-Pro-7B, opracowane przez Deepseek, pokazuje wyraźne podejście do obsługi gęstego podpowiedzi w porównaniu z innymi modelami, takimi jak Dall-E 3. Metody architektury i treningu tego modelu znacząco przyczyniają się do jego doskonałej wydajności w interpretacji złożonych instrukcji.
Odsprzężona architektura
Jedną z kluczowych cech Janus-Pro jest oddzielona architektura, która oddziela zadania wizualnego zrozumienia i generowania tekstu do obrazu. Ta konstrukcja pozwala na wyspecjalizowane enkodery, które można dostosować do ich odpowiednich zadań, zwiększając zarówno dokładność, jak i spójność w wytwarzaniu wyjściowym. Natomiast modele takie jak Dall-E 3 używają jednego enkodera dla obu zadań, co może prowadzić do konfliktów i zmniejszenia wydajności w przypadku skomplikowanych podpowiedzi [1] [2].Trening z gęstych podpowiedzi
Metodologia szkolenia Janus-Pro koncentruje się na gęstych podpowiedzi opisowych, wykorzystując jednolity autoregresyjny transformator, który przetwarza multimodalne sekwencje funkcji. Podejście to podkreśla wykorzystanie wysokiej jakości danych syntetycznych wraz z danymi w świecie rzeczywistym, umożliwiając modelowi specjalizowanie się w generowaniu obrazów z złożonych opisów tekstowych bez szumu często występującego w różnych zestawach danych [2] [4]. Kontrastuje to z Dall-E 3, który bardziej opiera się na danych rzeczywistych, które mogą wprowadzać niespójności w jakości wyjściowej [2] [5].Metryki wydajności
W testach porównawczych, takich jak MPG-Match, który ocenia zdolność do generowania obrazów z złożonych podpowiedzi, Janus-Pro osiągnął ogólny wynik 84,19, nieznacznie przewyższając wynik Dall-E 3 wynoszący 83,50. W szczególności Janus-Pro wyróżniał się wskaźnikami, takimi jak wyrównanie atrybutów (89,4% vs. 88,39%) i obsługa relacji (89,32% vs. 90,58%), co wskazuje na jego siłę w dokładnym interpretacji relacji i atrybutów opisanych w gęstych podpowiedzi [1] [3] [3] [3 ].Wniosek
Innowacyjna architektura i skoncentrowana szkolenie Janus-Pro i skoncentrowane na gęstych podpowiedzi pozwalają mu skuteczniej obsługiwać złożone zadania generowania obrazu niż tradycyjne modele, takie jak Dall-E 3. Dzięki wykorzystaniu danych syntetycznych i wyspecjalizowanych enkoderów, Janus-Pro zwiększa jego zdolność do produkcji spójnej i wizualnej atrakcyjne wyniki z misternych instrukcji, ustanawianie nowego standardu w zakresie multimodalnych możliwości AI.Cytaty:
[1] https://www.pompthub.us/blog/deepseek-janus-pro-7b-model-overview-and-how-it-ranks-against-dall-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/should-ius-use-janusgraph-as-main-database-to-store-all-my-data-for-a-ew-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