多模态大模型 deepseek-ai/Janus-Pro-1B

Janus-Pro-1B 模型介绍

Janus-Pro是一种新颖的自回归框架，它统一了多模态的理解和生成。该框架通过将视觉编码分解为独立的路径，解决了以往方法的局限性，同时仍然使用单一的统一Transformer架构进行处理。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。Janus-Pro超越了以往的统一模型，并在性能上与特定任务的模型相当甚至超过它们。Janus-Pro的简洁性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选。

• github:

  Github: https://github.com/deepseek-ai/Janus

• 性能

  

• 生成效果示例

  

• Model Summary

  Janus-Pro是基于DeepSeek-LLM-1.5b-base构建的。
  在多模态理解方面，它使用SigLIP-L作为视觉编码器，支持384×384像素的图像输入。在图像生成方面，Janus-Pro使用了这里的标记器，下采样率为16。

• 发布时间

  2025年1月28日

下载

model_id: deepseek-ai/Janus-Pro-1B
下载地址：[https://hf-mirror.com/deepseek-ai/Janus-Pro-1B](https://hf-mirror.com/deepseek-ai/Janus-Pro-1B)   不需要翻墙

运行环境安装

git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus
cd Janus
pip install -e .  -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

模型推理示例

• Multimodal Understanding

  
  import torch
  from transformers import AutoModelForCausalLM
  from janus.models import Mult