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DeepSeek新作Janus:解耦視覺編碼,引領(lǐng)多模態(tài)理解與生成統(tǒng)一新范式

AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 機(jī)器之心
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DeepSeek新作Janus:解耦視覺編碼,引領(lǐng)多模態(tài)理解與生成統(tǒng)一新范式

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原標(biāo)題:DeepSeek新作Janus:解耦視覺編碼,引領(lǐng)多模態(tài)理解與生成統(tǒng)一新范式
關(guān)鍵字:模型,視覺,編碼器,任務(wù),圖像
文章來源:機(jī)器之心
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項目主頁:https://github.com/deepseek-ai/Janus
模型下載:https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-1.3B
在線 Demo:https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/Janus-1.3B
1. 太長不看版
我們提出了 Janus,一種基于自回歸的多模態(tài)理解與生成統(tǒng)一模型。Janus 的核心思想是對理解和生成任務(wù)的視覺編碼進(jìn)行解耦,在提升了模型的靈活性的同時,有效緩解了使用單一視覺編碼導(dǎo)致的沖突和性能瓶頸。實(shí)驗表明,Janus 超越了此前的統(tǒng)一模型的效果,并取得了和純理解


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