Bidang -bidang generasi dan pemahaman citra kecerdasan buatan sedang mengalami pengembangan yang cepat, tetapi kinerja model yang ada dalam pembuatan gambar dan tugas pemahaman tidak efisien dan sulit untuk diintegrasikan. Deepseek AI meluncurkan kerangka kerja JanusFlow bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini, memungkinkan pemrosesan AI multimodal yang lebih efisien dan ringkas dengan mengintegrasikan pemahaman gambar dan pembuatan ke dalam arsitektur terpadu.
Terlepas dari kemajuan yang cepat di bidang pembuatan gambar dan pemahaman yang didorong oleh AI, tantangan signifikan tetap yang menghalangi pengembangan pendekatan yang mulus dan bersatu.
Saat ini, model yang berfokus pada pemahaman gambar cenderung berkinerja buruk dalam menghasilkan gambar berkualitas tinggi dan sebaliknya. Arsitektur yang dipisahkan dengan tugas ini tidak hanya meningkatkan kompleksitas, tetapi juga membatasi efisiensi, membuat tugas pemrosesan yang membutuhkan pemahaman dan generasi yang rumit. Selain itu, banyak model yang ada terlalu bergantung pada modifikasi arsitektur atau komponen pra-terlatih ketika melakukan fungsi apa pun secara efektif, yang mengarah pada pertukaran kinerja dan tantangan integrasi.
Untuk menyelesaikan masalah ini, Deepseek AI meluncurkan JanusFlow, kerangka kerja AI yang kuat yang dirancang untuk menyatukan pemahaman dan pembuatan gambar. JanusFlow memecahkan masalah inefisiensi yang disebutkan sebelumnya dengan mengintegrasikan pemahaman gambar dan pembuatan ke dalam arsitektur terpadu. Kerangka kerja baru ini mengadopsi desain minimalis, menggabungkan model bahasa autoregresif dengan aliran yang diperbaiki-metode pemodelan generatif yang canggih.
Dengan menghilangkan kebutuhan akan LLM mandiri dan komponen yang dihasilkan, JanusFlow memungkinkan integrasi fungsional yang lebih ketat sambil mengurangi kompleksitas arsitektur. Ini memperkenalkan struktur encoder-decoder ganda yang memisahkan pemahaman dan tugas generasi dan memastikan konsistensi kinerja dalam skema pelatihan terpadu dengan menyelaraskan representasi.
Dalam hal detail teknis, JanusFlow mengintegrasikan aliran yang dikoreksi dengan model bahasa besar ringan dan efisien. Arsitekturnya mencakup enkoder visual mandiri untuk memahami dan menghasilkan tugas. Selama pelatihan, encoder ini selaras satu sama lain untuk meningkatkan konsistensi semantik dan membuat sistem berkinerja baik dalam pembuatan gambar dan tugas pemahaman visual.
Decoupling encoder ini mencegah gangguan antara tugas, sehingga meningkatkan kemampuan masing -masing modul. Model ini juga menggunakan boot-free boot (CFG) untuk mengontrol penyelarasan antara kondisi gambar yang dihasilkan dan teks, sehingga meningkatkan kualitas gambar. Dibandingkan dengan sistem unified tradisional menggunakan model difusi sebagai alat eksternal, JanusFlow menyediakan proses pembuatan lebih sederhana dan lebih langsung dengan keterbatasan yang lebih sedikit. Efektivitas arsitektur ini tercermin dalam kemampuannya untuk mencocokkan atau melampaui kinerja banyak model khusus tugas dalam berbagai tolok ukur.
Pentingnya JanusFlow adalah efisiensi dan keserbagunaannya, mengisi celah utama dalam pengembangan model multimodal. Dengan menghilangkan kebutuhan untuk menghasilkan dan memahami modul secara mandiri, JanusFlow memungkinkan para peneliti dan pengembang untuk menangani banyak tugas dengan kerangka kerja tunggal, secara signifikan mengurangi kompleksitas dan penggunaan sumber daya.
Hasil patokan menunjukkan bahwa JanusFlow mencetak 74,9, 70,5 dan 60,3 pada mmbench, seedbench dan GQA, masing -masing, mengungguli banyak model terpadu yang ada. Dalam hal pembuatan gambar, JanusFlow melampaui SDV1.5 dan SDXL, dengan MJHQ FID-30K mencetak 9,51 dan Geneval mencetak 0,63. Metrik ini menunjukkan kemampuan superiornya untuk menghasilkan gambar berkualitas tinggi dan memproses tugas multimodal yang kompleks, hanya membutuhkan parameter 1.3B.
Kesimpulannya adalah bahwa JanusFlow telah mengambil langkah penting dalam mengembangkan model AI terpadu yang secara bersamaan dapat memahami dan menghasilkan gambar. Pendekatan minimalisnya - berfokus pada mengintegrasikan kemampuan autoregresif dengan aliran korektif - tidak hanya meningkatkan kinerja, tetapi juga menyederhanakan arsitektur model untuk membuatnya lebih efisien dan dapat diakses.
Dengan memisahkan enkoder visual dan menyelaraskan representasi selama pelatihan, JanusFlow berhasil menjembatani pemahaman dan generasi gambar. Ketika penelitian AI terus menembus batas -batas kemampuan model, JanusFlow mewakili tonggak penting untuk menciptakan sistem AI multimodal yang lebih fleksibel dan serbaguna.
Model: https://huggingface.co/deepseek-ai/janusflow-1.3b
Kertas: https://arxiv.org/abs/2411.07975
Poin:
JanusFlow adalah kerangka kerja terpadu yang mengintegrasikan pemahaman gambar dan pembuatan ke dalam satu model, meningkatkan efisiensi dan operabilitas.
Kerangka kerja mengungguli beberapa model yang ada dalam beberapa tolok ukur, terutama dalam menghasilkan gambar berkualitas tinggi.
JanusFlow menghindari gangguan antar-tugas dan menyederhanakan arsitektur keseluruhan dengan memisahkan encoder visual.
Singkatnya, dengan arsitektur yang efisien dan kinerja yang sangat baik, JanusFlow memberikan arah baru untuk pengembangan model AI multimodal dan meletakkan dasar untuk aplikasi AI yang lebih kuat di masa depan. Menantikan penerapan dan pengembangannya di lebih banyak bidang.