JanusFlow - уникальная комбинация LLM с Rectified Flow и SDXL-VAE для задач понимания и генерации изображений.
Архитектура JanusFlow построена на улучшенной версии DeepSeek-LLM-1.3B, дополненной двумя специализированными энкодерами изображений: SigLIP для задач понимания и ConvNeXt для задач генерации. Разделение энкодеров предотвращает интерференцию задач и повышает эффективность модели.
JanusFlow обучалась в 3 этапа. На первом этапе адаптировались линейные слои, энкодер и декодер генерации.
На втором этапе - унифицированное предварительное обучение всей модели, за исключением визуального энкодера.
На третьем этапе - SFT с использованием инструкций, диалогов и примеров генерации изображений.
В тестах генерации изображений MJHQ FID-30k, GenEval и DPG-Bench, JanusFlow превосходит SD1.5 и SDXL. В тестах понимания MMBench, SeedBench и GQA, JanusFlow превосходит LLaVA-v1.5 и Qwen-VL-Chat.
Локальный запуск возможен в CLI на Transformers и с webUI на Gradio. Примеры CLI-инференса для задач понимания и генерации можно найти в репозитории проекта.
▶️Установка и запуск с GradioUI:
# install the necessary dependencies
pip install -e .
pip install diffusers[torch]
# run local gradio demo
pip install -e .[gradio]
python demo/app_janusflow.py
📌Лицензирование кода : MIT License.
📌Лицензирование модели: DeepSeek Model License.
🟡Модель
🟡Arxiv
🟡Demo
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #MMLM #Deepseek #JanusFlow