由DeepSeek开发的Janus-Pro-7b与其他模型（如Dall-e 3）相比，展示了一种独特的处理密集提示的方法。该模型的体系结构和培训方法在解释复杂说明方面具有出色的表现。
##解耦架构
Janus-Pro的关键特征之一是其脱钩体系结构，该架构将视觉理解和文本形象生成的任务分开。这种设计允许使用专门的编码器，这些编码器可以针对各自的任务进行微调，从而提高了输出生成的准确性和连贯性。相比之下，诸如DALL-E 3之类的模型将单个编码器用于两个任务，这在处理复杂的提示时可能会导致冲突和降低性能[1] [2]。
##用密集提示培训
Janus-Pro的训练方法着眼于密集的描述性提示，利用统一的自回旋变压器处理多模式特征序列。这种方法强调使用高质量的合成数据与现实世界数据一起使用，使该模型能够专门从复杂的文本描述中生成图像，而没有在不同数据集中经常发现的噪声[2] [4]。这与DALL-E 3形成鲜明对比，DALL-E 3在很大程度上依赖于可能引入输出质量不一致的现实数据[2] [5]。
##性能指标
在评估从复杂提示中生成图像的能力的基准测试（例如DPG基座）中，Janus-Pro的总体得分为84.19，表现略优于Dall-E 3的得分83.50。值得注意的是，Janus-Pro在属性一致性（89.4％vs. 88.39％）和关系处理（89.32％vs. 90.58％）等指标上都表现出色，表明其在准确解释密集提示中描述的关系和属性方面的力量[1] [1] [3] [3] [3] [3 ]。
＃＃ 结论
Janus-Pro的创新解耦架构和专注于密集提示的培训使其比Dall-e 3（例如Dall-e 3）更有效地处理复杂的图像生成任务。通过利用合成数据和专门的编码器，Janus-Pro增强了其产生相干和视觉上的能力，并增强从复杂的说明中引起的吸引力，设置了多模式AI功能的新标准。
引用：
[1] https://www.prompthub.us/blog/deepseek-janus-pro-7b-model-model-model-overview-and-how-in-how-in-rank-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-i-i-i-i-i-i-i-i-i-i-i-janusgraph-as-main-database-to-store-to-----------------------------------
[7] https://wandb.ai/byyoung3/ml-news/reports/deepseek-s-new-multi-modal-modal-image-image-generation-model-janus-janus-pro----vmlldzoxmteymjg2ma
[8] https://www.linkedin.com/pulse/introduction-deepseek-janus-pro-lionel-sim-j6oac