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  来源:赛博禅心

  此刻的屏幕上,不断翻出来新的消息:DeepSeek Janus-Pro 开源

  让我们一起,来看看这旧年的最后一个惊喜 

  这是一个多模态模型,名称来源于古罗马神话中的双面神“雅努斯”(Janus):它同时面向过去与未来。当然,你也可以说,这代表了模型的两种能力——既要进行视觉理解,又要进行图像生成。

  发布的地址在这: 

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

  https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-1B

  https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-Pro-7B

  同时发布的,还有一份技术文档,可以回复 Janus 获取这份文档。 

  首先,我得承认,我对图像处理这块并不精通,所以如果有解读错误的地方,欢迎评论区指正。 

  官方给了一些生成的效果图,明显强于 Janus 原版。虽比不上 Midjourney 那般艺术,但应为第一梯队。 

  如果是对比 OpenAI 的 DALL-E 3,参数会领先不少,并且直接霸榜

  更不同于 OpenAI 的 DALL-E 只能画图,Janus 同时包含了多种能力:比如图像识别、地标识别、文字识别等

  图像识别能力,也就是所谓的读图 

  地标识别能力,比如让他猜这张图片是在哪拍的 

  图片通识 - 他知道很多的文化符号,比如 Tom and Jerry 

  来识别图片中的文字 

  当然,自然也能生成《极速体育NBA直播免费观看》图片 

  你会发现,这个模型不同于 4o 类型的模型 - 只能看,而是既能看,也能画。其原因,便是 Deep Seek 的这个模型,使用了解耦视觉编码技术

  在“理解通路”,它能迅速感知到图片的核心信息,并给出更准确、更专业的回答;

  而在“生成通路”上,它便是一个艺术家,像 MidJourney 一样,去描绘笔触和色彩。 

  至于这个模型是如何做到这些的,按报告说法,基于以下三条: 

更优化的训练策略 DeepSeek 团队改进了 Janus-Pro 的 “学习方法”,让模型训练过程更高效、更稳定。就像给学生制定了更科学的学习计划,让 Janus-Pro 能更快更好地掌握知识。

更海量的训练数据 为了让 Janus-Pro 见识更广阔的世界,DeepSeek 投入了 前代模型三倍以上 的训练数据!海量的数据就像丰富的教材,让 Janus-Pro “饱读诗书”,变得更加博学。

更大规模的模型 Janus-Pro 采用了更大规模的模型,参数量达到 70 亿。模型规模的扩大就像大脑容量的增加,让 Janus-Pro 拥有更强大的 “思考” 和 “处理信息” 的能力。

  如果对详细信息感兴趣,可以回复 Janus 获取这份文档。 

  再度看向屏幕,已是刚过四点:不久,就要天亮了

  在我们的土地上,正传颂着一种新的叙事:不搞算力禁运,不搞实体清单,不用算力砌高墙,而以开源筑长阶,邀世界共赴星辰

  东方破晓,愿君行早。 

责任编辑:李桐

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  本报记者 周子扬 【编辑:阴平 】

  

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