deepseek-janus-pro_pytorch文生图模型网站首页 技术杂谈

deepseek-janus-pro_pytorch文生图模型

技术瘾君子1573 2025-03-17 15:35:00

简介deepseek-janus-pro_pytorch文生图模型

DeepSeek-Janus-Pro

论文

Janus-Series: Unified Multimodal Understanding and Generation Models

Janus/janus_pro_tech_report.pdf at main · deepseek-ai/Janus · GitHub

模型结构

是一个新颖的自回归框架，统一了多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦到单独的路径中，同时仍然利用单个统一的transformer架构进行处理，解决了以前方法的局限性。这种解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色之间的冲突，而且增强了框架的灵活性。骏利超越了以前的统一模型，匹配或超过了特定任务模型的性能。Janus的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模式模型的有力候选。

算法原理

Janus-Pro是之前工作Janus的高级版本。具体来说，Janus-Pro结合了（1）优化的训练策略（2）扩展的训练数据和（3）扩展到更大的模型尺寸。通过这些改进，Janus-Pro在多模态理解和文本到图像指令跟踪功能方面取得了重大进步，同时还增强了文本到图像生成的稳定性。

环境配置

Docker（方法一）

docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.3.0-ubuntu22.04-dtk24.04.3-py3.10

docker run --shm-size 500g --network=host --name=Janus --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash

cd ./code_path/
pip install -r requirements.txt

Dockerfile（方法二）

docker build -t <IMAGE_NAME>:<TAG> .

docker run --shm-size 500g --network=host --name=Janus --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v 项目地址(绝对路径):/home/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro -it <your IMAGE ID> bash

cd ./code_path/
pip install -r requirements.txt