DeepSeek＆＃039; J Janus Pro 7b vs Openai的Dall-E 3：哪個更好？

> DeepSeek的Janus Pro-7B：強大的開源圖像生成模型> 最近的頭條新聞源於市場波動和政治轉變，但出現了一個重大發展：DeepSeek AI的Janus Pro-7B。來自中國AI公司的尖端圖像生成模型已經超過了Openai的Dall-E 3，並且在各種基準測試中的穩定擴散。 關鍵區別？是開源的！這篇博客文章將DeepSeek的Janus Pro-7b與DALL-E 3進行了比較，以確定哪種模型占主導地位。 目錄的

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什麼是deepseek janus pro？

Janus Pro：性能基準

• Janus-Pro：培訓方法和體系結構
• Janus Pro 7b vs. Dall-e 3：面對面比較>
>任務1：預測遊戲結果
任務2：解開圖像背景
任務3：圖像生成挑戰
任務4：模因解釋
最終判決：Janus Pro 7b vs. Dall-E 3
結論
常見問題
• 什麼是deepseek janus pro？
由DeepSeek AI開發的Janus Pro是一種複雜的多模式模型（LLM）。 在其前身Janus模型的基礎上，它擁有優化的脫鉤體系結構，用於多模式理解和文本形像生成。 Janus Pro通過三個階段的過程進行了多種模式，文本和審美數據的多種模式，文本和審美數據的培訓，擅長解釋複雜而詳細的提示。 目前，它有兩個版本：Janus-Pro-1B和Janus-Pro-7B，為各種應用提供可擴展性。
• Janus Pro：性能基準

>對20多個基準測試的嚴格測試揭示了Janus Pro令人印象深刻的功能：

文本到圖像生成：

geneval：

>達到0.80，超過dall-e 3（0.67）和穩定的擴散3培養基（0.74）。

>dpg bench：>具有84.19％的總準確率，證明了其具有復雜提示的熟練程度。

• 多模式理解：
• > mmmu（多模式的理解）：得分41.0％，表現優於tokenflow-xl（38.7％）。

> MME（多模式評估）：顯示了推理和上下文理解的明顯改善。

Janus-Pro：培訓方法和體系結構

訓練階段：

1. >>適配器預處理：>圖像適配器和頭部使用Imagenet等數據集進行了預審，重點是建模像素依賴性。
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2. 統一的預讀：多模式數據集成為各種任務準備了模型，從而降低了對單用途數據集的依賴。
3. >監督的微調：>使用5：1：4的校準數據比（多模式，文本和文本圖像數據）進行了完善。

體系結構概述：

雙重編碼器：
• 單獨的編碼器，用於多模式理解和文本圖像生成最小化干擾並優化特定於任務的性能。 > >>集中解碼模塊：
共享的解碼器集成了來自兩個編碼器的洞察力以確切輸出。
• 參數效率：可擴展體系結構（1B和7B參數版本）適應各種計算需求。
• Janus Pro 7b vs. Dall-e 3：面對面比較> 這個比較將DeepSeek的Janus Pro-7b（可通過擁抱臉訪問）與Openai的Dall-E 3（通過Chatgpt訪問）。 讓我們分析各種任務的結果。 >
>任務1：預測遊戲結果

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提示：“基於圖像的分數，哪支球隊更有可能獲勝？”

（在與原始類似的表中匯總的結果總結，比較了提供的分數的準確性和解釋。 任務2：解開圖像背景

提示：“解釋此圖像背後的背景故事。”

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（在與原始類似的表中匯總的結果總結，比較了背景解釋的準確性和深度。

任務3：圖像生成挑戰

>提示：“生成一個深藍色眼睛和金色頭髮的女孩的圖像，看著鏡子，一隻手在她的臉下，另一隻手在她的身邊，用閃爍的燈泡照亮。”

（包括兩個模型生成的圖像。）

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任務4：模因解釋

提示：“解釋這個模因。

（在與原始類似的表中匯總的結果總結，比較模因說明的準確性和清晰度。）

最終判決：Janus Pro 7b vs. Dall-E 3

（匯總每個任務獲勝者的表

結論

> 常見問題

（維護原始的常見問題部分。）

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