JanusFlow是DeepSeek推出的 Janus 系列，用在多模態理解和生成任務的模型，整合自回歸語言模型與校正流技術，在單一模型中實現圖像理解和生成?？蚣芑诮怦畹囊曈X編碼器和表示對齊策略，提升模型在不同任務上的性能，在多個標準基準測試中顯示出與專業模型相當或更優的結果，在視覺理解上，超過了LLaVA-v1.5、Qwen-VL-Chat，在圖像生成上，超過Stable Diffusion v1.5、SDXL。
JanusFlow的主要功能多模態理解和生成：JanusFlow能處理圖像理解和文本到圖像生成任務，統一在一個模型框架中。自回歸語言模型集成：基于大型語言模型（LLMs）的能力，JanusFlow學習和泛化新場景。校正流技術：基于校正流，JanusFlow在生成建模中提供簡單而有效的框架，實現高質量的圖像生成。解耦視覺編碼器：為理解和生成任務分別維護不同的視覺編碼器，增強模型的特定任務性能。表示對齊：在訓練過程中對齊生成和理解模塊的中間表示，增強生成過程中的語義一致性。JanusFlow的技術原理架構整合：自回歸語言模型：JanusFlow整合自回歸語言模型來處理文本數據，理解和生成自然語言。校正流：引入校正流技術，基于學習數據分布的普通微分方程（ODE）生成數據。解耦編碼器設計：理解編碼器：用預訓練的視覺編碼器（如SigLIP-Large-Patch/16）提取圖像的語義連續特征。生成編碼器：用獨立的ConvNeXt塊作為生成任務的視覺編碼器，提高生成圖像的質量。表示對齊策略：在訓練過程中，將理解編碼器的特征與LLM的中間特征進行對齊，增強模型在生成過程中的語義一致性。訓練策略：包括隨機初始化組件的適應、統一預訓練和監督微調。結合自回歸目標、校正流目標和表示對齊正則化，優化模型性能。性能優化：在生成過程中用CFG來增強圖像的語義對齊。基于調整CFG因子和采樣步數等超參數，優化生成圖像的質量和一致性。JanusFlow的項目地址GitHub倉庫：https://github.com/deepseek-ai/JanusarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.07975在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/JanusFlow-1.3BJanusFlow的應用場景圖像生成：根據文本描述生成相應的圖像，適用于廣告、游戲開發、藝術創作等領域。多模態內容創作：結合文本和圖像創造新的媒體內容，用在社交媒體、新聞報道和教育材料的制作。視覺問答（Visual QA）：在教育、博物館導覽或智能助手中，回答與圖像相關的問題，提供更豐富的信息。圖像理解和分析：在安全監控、醫療影像分析等領域，對圖像內容進行理解和分類。輔助設計和規劃：在建筑和城市規劃中，根據描述或需求生成設計方案的視覺表示。 
