인공 지능 이미지 생성 및 이해의 분야는 빠른 발전을 겪고 있지만 이미지 생성 및 이해 작업에서 기존 모델의 성능은 비효율적이고 통합하기가 어렵습니다. DeepSeek AI는이 문제를 해결하기 위해 Janusflow 프레임 워크를 시작하여 이미지 이해와 생성을 통합 아키텍처에 통합하여보다 효율적이고 간결한 멀티 모달 AI 처리를 가능하게했습니다.
이미지 생성 분야의 급속한 진보와 AI에 의해 주도되는 이해력은 매끄럽고 통일 된 접근 방식의 개발을 방해하고 있습니다.
현재 이미지 이해에 중점을 둔 모델은 고품질 이미지를 생성하는 데 제대로 작동하지 않으며 그 반대도 마찬가지입니다. 이 작업 분리 된 아키텍처는 복잡성을 높일뿐만 아니라 효율성을 제한하여 이해와 생성이 필요한 처리 작업을 만듭니다. 또한, 많은 기존 모델은 기능을 효과적으로 수행 할 때 아키텍처 수정 또는 미리 훈련 된 구성 요소에 너무 의존하여 성능 상충 및 통합 문제로 이어집니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 DeepSeek AI는 이미지 이해와 생성을 통합하도록 설계된 강력한 AI 프레임 워크 인 Janusflow를 시작했습니다. Janusflow는 이미지 이해와 생성을 통합 아키텍처에 통합하여 이전에 언급 된 비 효율성 문제를 해결합니다. 이 소설 프레임 워크는 자동 회귀 언어 모델과 교정 된 흐름 (최첨단 생성 모델링 방법)을 결합한 미니멀리스트 디자인을 채택합니다.
Janusflow는 독립형 LLM 및 생성 구성 요소의 필요성을 제거함으로써 건축 복잡성을 줄이고 기능적 통합을 더 강하게 가능하게합니다. 이 듀얼 인코더 디코더 구조를 도입하여 작업을 이해하고 세대 작업을 분리하고 표현을 정렬하여 통합 교육 체계에서 성능 일관성을 보장합니다.
기술적 인 세부 사항 측면에서 Janusflow는 수정 된 흐름을 큰 언어 모델과 가벼우 며 효율적으로 통합합니다. 아키텍처에는 작업을 이해하고 생성하기위한 독립형 비주얼 인코더가 포함되어 있습니다. 훈련하는 동안,이 인코더는 서로 정렬되어 의미 론적 일관성을 향상시키고 이미지 생성 및 시각적 이해 작업에서 시스템을 잘 수행하도록합니다.
이 인코더의 디퍼 커플 링은 작업 간의 간섭을 방지하여 각 모듈의 기능을 향상시킵니다. 이 모델은 또한 CFG (Classifier-Free Boot)를 사용하여 생성 된 이미지와 텍스트 조건 사이의 정렬을 제어하여 이미지 품질을 향상시킵니다. Janusflow는 확산 모델을 외부 도구로 사용하는 기존의 통합 시스템과 비교하여 제한이 적은 단순하고 직접 생성 프로세스를 제공합니다. 이 아키텍처의 효과는 여러 벤치 마크에서 많은 작업 별 모델의 성능을 일치 시키거나 초과하는 능력에 반영됩니다.
Janusflow의 중요성은 효율성과 다양성이며, 멀티 모달 모델 개발의 핵심 간격을 메 웁니다. Janusflow는 모듈을 독립적으로 생성하고 이해할 필요가 없음으로써 연구원과 개발자는 단일 프레임 워크를 사용하여 여러 작업을 처리하여 복잡성과 자원 사용을 크게 줄일 수 있습니다.
벤치 마크 결과에 따르면 Janusflow는 각각 MMBench, SeedBench 및 GQA에서 74.9, 70.5 및 60.3을 기록하여 기존의 많은 통합 모델을 능가하는 것으로 나타났습니다. 이미지 생성 측면에서 Janusflow는 SDV1.5 및 SDXL을 능가했으며 MJHQ FID-30K는 9.51을 기록하고 Geneval은 0.63을 기록했습니다. 이 메트릭은 고품질 이미지를 생성하고 복잡한 다중 모드 작업을 프로세스하는 탁월한 능력을 보여 주며 1.3b 매개 변수 만 필요합니다.
결론은 Janusflow가 이미지를 동시에 이해하고 생성 할 수있는 통합 AI 모델을 개발하는 데 중요한 단계를 밟았다는 것입니다. 자동 회귀 기능을 시정 흐름과 통합하는 데 초점을 맞춘 미니멀리스트 접근 방식은 성능을 향상시킬뿐만 아니라 모델 아키텍처를 단순화하여보다 효율적이고 액세스 할 수 있도록합니다.
Janusflow는 시각적 인코더를 분리하고 훈련 중에 표현을 정렬함으로써 이미지 이해와 생성을 성공적으로 연결합니다. AI 연구가 모델 기능의 경계를 계속해서 돌파함에 따라 Janusflow는보다 다재다능하고 다재다능한 다중 모드 AI 시스템을 만드는 데 중요한 이정표를 나타냅니다.
모델 : https://huggingface.co/deepseek-ai/janusflow-1.3b
종이 : https://arxiv.org/abs/2411.07975
전철기:
Janusflow는 이미지 이해와 생성을 하나의 모델로 통합하여 효율성과 작동성을 향상시키는 통합 프레임 워크입니다.
프레임 워크는 여러 벤치 마크에서 여러 기존 모델을 능가하며, 특히 고품질 이미지를 생성 할 때 성능이 우수합니다.
JanusFlow는 시각적 인코더를 분리하여 작업 간 간섭을 피하고 전체 아키텍처를 단순화합니다.
요컨대, 효율적인 아키텍처와 탁월한 성능으로 Janusflow는 멀티 모달 AI 모델 개발을위한 새로운 방향을 제공하고 향후보다 강력한 AI 애플리케이션을위한 기초를 제공합니다. 더 많은 분야의 응용 프로그램 및 개발을 기대합니다.