项目分享|DeepSeek-AI Janus系列：统一多模态理解与生成的革命性突破

在多模态人工智能快速发展的今天，一个能够同时理解图像内容并生成高质量图像的通用模型一直是研究者追求的目标。DeepSeek-AI最新开源的，正是这一领域的重大突破，实现了真正的多模态理解与生成的统一。

AladdinEdu

849人浏览 · 2025-11-07 13:55:54

AladdinEdu · 2025-11-07 13:55:54 发布

在多模态人工智能快速发展的今天，一个能够同时理解图像内容并生成高质量图像的通用模型一直是研究者追求的目标。DeepSeek-AI最新开源的Janus系列模型，正是这一领域的重大突破，实现了真正的多模态理解与生成的统一。

项目概览：三位一体的多模态模型家族

Janus系列包含三个核心版本，构成了一个完整的统一多模态模型家族：

🎯 Janus-Pro：数据与模型扩展的集大成者

作为Janus的进阶版本，Janus-Pro通过优化训练策略、扩展训练数据以及扩展到更大模型规模，在多模态理解和文本到图像指令跟随能力上都实现了显著进步。

🔄 Janus：视觉编码解耦的创新架构

Janus采用创新的自回归框架，通过解耦视觉编码为独立路径，解决了先前方法中视觉编码器在理解和生成角色之间的冲突。这种设计不仅提升了性能，还大大增强了框架的灵活性。

🌊 JanusFlow：自回归与整流流的完美融合

JanusFlow引入极简架构，将自回归语言模型与最先进的生成建模方法整流流相结合。其关键发现表明，整流流可以在大语言模型框架内直接训练，无需复杂的架构修改。

核心技术突破

统一的架构设计

Janus系列的核心创新在于其统一的Transformer架构，能够同时处理：

多模态理解：图像识别、视觉问答、公式转换等
文本到图像生成：根据文本描述生成高质量图像
多轮对话：支持复杂的多轮视觉语言交互

解耦的视觉编码

与传统方法不同，Janus将视觉编码解耦为独立的路径：

理解路径：专注于提取语义信息用于理解任务
生成路径：专注于重建视觉细节用于生成任务
统一处理：仍使用单一Transformer架构进行处理

先进的训练方法

数据扩展：使用大规模高质量多模态数据进行训练
模型缩放：从1.3B到7B的参数规模，满足不同需求
优化策略：改进的训练策略提升生成稳定性和质量

模型能力展示

多模态理解能力

图像理解：准确识别图像内容并进行深度推理
视觉问答：基于图像内容回答复杂问题
公式转换：将数学公式图像转换为LaTeX代码
文档分析：理解文档布局和内容

文本到图像生成

高质量生成：生成分辨率达384×384的清晰图像
指令跟随：精确理解并执行复杂的文本指令
风格控制：支持多种艺术风格和主题
细节控制：能够控制生成图像的细节特征

快速开始指南

环境安装

git clone https://github.com/deepseek-ai/Janus
cd Janus
pip install -e .

多模态理解示例

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM
from janus.models import MultiModalityCausalLM, VLChatProcessor

model_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-7B"
vl_chat_processor = VLChatProcessor.from_pretrained(model_path)
vl_gpt = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

# 准备对话和图像输入
conversation = [
    {
        "role": "<|User|>",
        "content": "<image_placeholder>\n描述这张图片的内容",
        "images": [image_path],
    },
    {"role": "<|Assistant|>", "content": ""},
]

# 运行推理获取响应