在线体验 Janus Pro 7B
立即体验 DeepSeek 最先进的 Janus Pro AI 图像生成和多模态任务。提供 1B 和 7B 两种版本，无需安装。
Janus Pro 7B 特性
突破性技术引领 AI 图像生成和理解的新标准
顶尖性能
DPG-Bench 准确率达到 84.2%，GenEval 评分 80.0%。经过大量测试验证的卓越图像质量和文本渲染能力。
创新架构
双路径设计，解耦视觉编码和统一 Transformer 处理。通过优化的训练策略提升稳定性和质量。
灵活部署
可选择 7B 高性能版本或 1B 高效版本。支持 WebGPU 浏览器本地部署，零服务器成本。
企业集成
全面的 API 和 SDK 支持，便捷集成。MIT 许可证支持商业使用。
DeepSeek Janus-Pro：技术洞察与使用指南
了解我们突破性的开源多模态模型，它在统一架构中结合了图像理解和生成功能
Janus-Pro 的架构有什么独特之处？
Janus-Pro 采用解耦的视觉编码框架，包含三个关键组件：1) SigLIP 编码器用于语义理解，2) VQ 分词器通过校正流实现高效图像生成，3) 7B 参数的 LLM 主干用于处理连接的文本/图像嵌入。该架构在多模态理解方面达到 79.2 MMBench 准确率，在图像生成方面达到 0.80 GenEval 分数。
Janus-Pro 与 MidJourney 和 Stable Diffusion 相比如何？
Janus-Pro 具有独特优势：1) MIT 许可证提供商业自由，区别于专有/受限许可，2) 统一架构同时支持理解和生成，而不是仅生成模型，3) 0.80 GenEval 分数，优于 DALL-E 3 (0.67) 和 SD3-Medium (0.74)。但目前输出分辨率为 384×384，相比竞品的 1024×1024 较低。
Janus-Pro 有哪些安装选项？
主要有两种安装选项：1) ComfyUI 集成（推荐用于 UI 工作流）- 安装 ComfyUI-Janus-Pro 插件并从 Hugging Face 下载模型文件，2) 本地部署（适用于高级用户）- 需要 1x RTX A6000 GPU、64GB RAM 和 100GB 存储空间。克隆 GitHub 仓库并运行演示应用。
运行 Janus-Pro 的硬件要求是什么？
为获得最佳性能，Janus-Pro 需要：1x RTX A6000 GPU 或同等配置、64GB RAM 和 100GB 存储空间。模型有 7B 和 1B 参数两个版本，1B 版本的硬件要求较低，同时保持合理的性能。
Janus-Pro 的主要优势和局限性是什么？
优势：1) 统一架构降低部署复杂性，2) 在基准测试中优于 SD3-Medium 和 DALL-E 3，3) MIT 许可证下的商业自由。局限性：1) 相比竞品分辨率较低（384px），2) 本地部署需要技术专业知识。
如何为我的需求定制 Janus-Pro？
Janus-Pro 支持多语言输入，可以使用合成数据进行微调以改善美学效果和对齐。模型在 MIT 许可证下开源，允许广泛的定制和与现有工作流程集成。
Janus-Pro 的未来展望如何？
虽然目前在照片真实感方面略有不足，但 Janus-Pro 的可扩展架构（7B vs 之前的 1.5B）和合成数据训练表明其具有快速迭代的潜力。它特别适合于成本和灵活性优先于像素密度要求的集成视觉语言管道。
工作流程是如何运作的？
Janus-Pro 接受多语言文本提示，输出 384×384px 图像或文本描述。工作流程可以通过 ComfyUI 界面或 API 调用进行定制，并可以使用合成数据进行微调以提高输出质量。