JanusFlow：DeepSeek推出的多模态统一框架

JanusFlow简介

JanusFlow是由DeepSeek-AI、北京大学、香港大学和清华大学的研究团队联合开发的一个多模态框架，它通过整合自回归语言模型和修正流技术，实现了图像理解和生成的统一模型。该框架采用了解耦编码器和表示对齐策略，以提高性能，并在多个标准基准测试中展现出与专门模型相当或更优的性能。

JanusFlow主要功能

1. 图像理解：能够处理和理解输入的图像数据。
2. 图像生成：根据文本提示生成高质量的图像。
3. 多模态理解：同时处理和理解图像和文本信息。
4. 指令跟随：根据用户指令执行特定的视觉任务。

JanusFlow技术原理

1. 自回归语言模型：利用大型语言模型（LLM）的序列生成能力，通过自回归方式预测下一个词或标记。
2. 修正流（Rectified Flow）：一种生成模型，通过在数据点之间学习连续的变换路径来生成新的数据点。
3. 解耦编码器：为理解和生成任务分别使用不同的视觉编码器，以避免任务间的干扰并提升性能。
4. 表示对齐：在训练期间，通过正则化方法对齐生成和理解模块的中间表示，以增强语义一致性。
5. 统一训练框架：将自回归和修正流模型整合到一个LLM架构中，无需复杂的架构修改。
6. 监督式微调（SFT）：在预训练后，使用指令调整数据对模型进行微调，以提升模型对用户指令的响应能力。

JanusFlow应用场景

1. 图像描述生成：根据图片内容自动生成描述性文本。
2. 视觉问答：回答关于图像内容的问题。
3. 图像到文本的搜索：通过图像内容检索相关文本描述。
4. 多模态内容创作：结合图像和文本创作新的视觉作品。
5. 辅助设计：在设计过程中根据文本描述生成图像草图。
6. 教育和培训：创建教学材料，如将复杂概念转化为图像和文本描述。

JanusFlow项目入口

• GitHub代码库：https://github.com/deepseek-ai/Janus
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.07975
• 在线体验：https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/JanusFlow-1.3B