Janus-Pro是什么
Janus 是由 DeepSeek 团队开发的一系列统一多模态理解与生成模型,旨在通过解耦视觉编码来实现多模态任务的高效处理。Janus-Pro 是 Janus 的升级版本,进一步优化了训练策略、扩充了训练数据集,并扩大了模型规模,从而在多模态理解和文本到图像生成能力上取得了显著提升。
Janus-Pro的功能
- 多模态理解:Janus 和 Janus-Pro 能够处理多种多模态任务,包括图像描述、表格和图表理解等。通过将视觉编码解耦为独立的通道,模型能够更有效地提取图像中的高维语义特征,并将其映射到语言模型的输入空间中,从而实现对复杂多模态数据的理解。
- 文本到图像生成:Janus 和 Janus-Pro 具备根据文本描述生成图像的能力。模型通过将文本和图像特征序列整合为统一的多模态特征序列,输入大语言模型进行处理,从而生成与文本描述相符的图像。Janus-Pro 在此方面进行了优化,引入了大量合成美学数据样本,显著提升了生成图像的稳定性和美学质量。
- 指令遵循与对话能力:通过监督微调,Janus 和 Janus-Pro 能够更好地遵循用户指令,并在对话场景中提供准确的回答。模型在多模态理解和生成任务中均表现出色,能够处理各种复杂的输入和任务需求。
Janus-Pro的技术原理
- 视觉编码解耦:Janus 和 Janus-Pro 采用独立的视觉编码路径,分别用于多模态理解和生成任务。这种解耦方式缓解了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突,提高了模型的灵活性和可扩展性。例如,在多模态理解中使用 SigLIP 编码器提取高维语义特征,而在视觉生成中使用 VQ 分词器将图像转换为离散 ID 序列。
- 自回归框架:整个模型基于自回归框架,使用统一的 Transformer 架构进行处理。模型通过内置的预测头进行文本预测,同时引入随机初始化的预测头用于图像预测。这种设计使得模型能够在多模态任务中保持一致性和高效性。
- 训练策略优化:Janus-Pro 对训练策略进行了优化,包括增加第一阶段的训练步数、在第二阶段中直接使用标准文本生图数据进行训练,以及调整第三阶段监督微调过程中的数据配比。这些改进提高了模型的训练效率和整体性能。
- 数据扩充与模型扩展:Janus-Pro 显著扩充了训练数据集,包括多模态理解数据和视觉生成数据。同时,模型规模从 1B 参数扩展到 7B 参数,进一步提升了模型的表达能力和性能。
Janus-Pro的项目地址
- Janus GitHub 仓库:https://github.com/deepseek-ai/Janus
- HuggingFace模型库:
- 在线体验Demo:https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/Janus-Pro-7B
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