一、Janus-Pro能做5種任務 

1.1 圖片描述

1.2 地點識別

1.3 背景推理

1.4 OCR文字識別

1.5 文圖生成

二、Janus-Pro原理 

• Janus-Pro的核心設計原則采用自回歸框架，通過解耦視覺編碼，解決多模態理解和生成任務之間的沖突。
• 通過獨立的編碼方法將原始輸入轉換為特征，然后由統一的自回歸變換器進行處理。
• 對于多模態理解任務，使用SigLIP編碼器從圖像中提取高維語義特征，并將其展平為一維序列，通過理解適配器將圖像特征映射到語言模型的輸入空間。
• 對于視覺生成任務，使用VQ標記器將圖像轉換為離散ID，將ID序列展平為一維后，通過生成適配器-將每個ID對應的碼本嵌入映射到語言模型的輸入空間。
• 然后將這些特征序列拼接形成多模態特征序列，輸入到語言模型中進行處理。
• 例如，在多模態理解任務中，模型可以準確識別圖像中的物體、場景和事件，并生成相應的描述。
• 在視覺生成任務中，模型可以根據給定的文本提示生成高質量的圖像。
• 例如，給定提示??一個在陽光下盛開的向日葵，上面有一只蜜蜂??，Janus-Pro能夠生成一幅展示向日葵和蜜蜂的圖像，其中蜜蜂的翅膀在陽光下閃閃發光，細節豐富且具有美感。

三、模型架構 

• Janus-Pro 是一個統一的理解和生成 MLLM，它解耦了視覺編碼，以實現多模態理解和生成。
• Janus-Pro 基于 DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base 構建。
• 對于多模態理解，它使用 SigLIP-Large-Patch16-384 作為視覺編碼器，支持 384 x 384 圖像輸入，生成編碼器的碼本大小為16384，圖像下采樣因子為16。
• 理解適配器和生成適配器均為兩層MLP。
• 對于圖像生成，Janus-Pro 使用此處的分詞器，下采樣率為 16。

四、訓練技巧 

Janus-Pro的訓練過程分為三個階段。

• 在第一階段，主要訓練適配器和圖像頭部。

• 通過增加訓練步數，使模型能夠在固定語言模型參數的情況下，通過ImageNet數據集有效建模像素依賴關系，生成合理圖像。

• 在第二階段，預訓練文本到圖像。
• Janus-Pro去掉了ImageNet數據，增加了約9000萬樣本，包括圖像字幕數據集（如YFCC）以及用于表格、圖表和文檔理解的數據（如Docmatix），使用普通文本到圖像數據進行訓練，提高了訓練效率。
• 在第三階段，監督微調。
• Janus-Pro調整了不同類型數據的比例，將多模態數據、純文本數據和文本到圖像數據的比例從7:3:10調整為5:1:4，從而在保持強大視覺生成能力的同時，提升了多模態理解性能。
• 在多模態理解數據中，將圖像的長邊調整到384像素，短邊用背景顏色填充至384像素。
• 在視覺生成數據中，將圖像的短邊調整到384像素，長邊裁剪至384像素。
• 通過序列打包技術提高訓練效率，并在單個訓練步驟中按照指定比例混合所有數據類型。

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

??https://hf-mirror.com/deepseek-ai/Janus-Pro-7B??

??https://bgithub.xyz/deepseek-i/Janus/blob/main/janus_pro_tech_report.pdf??

本文轉載自?? CourseAI??，作者： CourseAI