Janus-Pro-7B官网 – 多模态理解与生成模型

Janus-Pro-7B 是一个创新的多模态框架，旨在统一处理多模态理解和生成任务。它通过解耦视觉编码，分别处理理解和生成任务，使用 SigLIP-L 编码器提取图像的高维语义特征，并通过 VQ 分词器将图像转换为离散 ID 序列。其核心是一个自回归 Transformer，处理多模态特征序列。研究表明，该模型在扩展训练数据和模型规模后，从 1.5B 参数提升至 7B 参数，显著提高了性能，适合下一代统一多模态模型的发展。

Janus-Pro-7B的特点:

1. 解耦视觉编码：为多模态理解和生成任务分别设计路径，减少冲突。
2. 基础模型：基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base 和 DeepSeek-LLM-7b-base，扩展至 7B 参数规模。
3. 视觉编码器：使用 SigLIP-L，支持 384×384 图像输入。
4. 图像生成分词器：采用 LlamaGen 的分词器，下采样率为 16。

Janus-Pro-7B的功能:

1. 图片描述：自动生成对图片内容的文字描述。
2. 场景识别：识别图片中的场景和物体。
3. 文字识别：从图片中提取文字信息。
4. 故事创作：根据图片生成相关的故事内容。
5. 文生图：根据文字描述生成高质量的图像。

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