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        DeepSeek新作Janus:解耦視覺編碼,引領多模態理解與生成統一新范式

        AIGC動態7個月前發布 機器之心
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        DeepSeek新作Janus:解耦視覺編碼,引領多模態理解與生成統一新范式

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        原標題:DeepSeek新作Janus:解耦視覺編碼,引領多模態理解與生成統一新范式
        關鍵字:模型,視覺,編碼器,任務,圖像
        文章來源:機器之心
        內容字數:0字

        內容摘要:


        AIxiv專欄是機器之心發布學術、技術內容的欄目。過去數年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內容,覆蓋全球各大高校與企業的頂級實驗室,有效促進了學術交流與傳播。如果您有優秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com論文: https://arxiv.org/pdf/2410.13848
        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理解與生成統一模型。Janus 的核心思想是對理解和生成任務的視覺編碼進行解耦,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致的沖突和性能瓶頸。實驗表明,Janus 超越了此前的統一模型的效果,并取得了和純理解


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