Cách sử dụng Janus-Pro để tạo hình ảnh

Janus-Pro, mô hình AI đa phương thức mới nhất của DeepSeek, đã nhanh chóng nổi lên như một công nghệ nền tảng trong bối cảnh AI tạo hình hiện đại. Được phát hành vào ngày 27 tháng 2025 năm 3, Janus-Pro mang đến những cải tiến đáng kể về cả độ trung thực khi tạo hình ảnh và khả năng hiểu đa phương thức, định vị mình là một giải pháp thay thế đáng gờm cho các mô hình cố hữu như DALL·E 3 và Stable Diffusion 1,800 Medium. Trong những tuần sau khi phát hành, Janus-Pro đã được tích hợp vào các nền tảng doanh nghiệp lớn, đáng chú ý nhất là GPTBots.ai, nhấn mạnh tính linh hoạt và hiệu suất của nó trong các ứng dụng thực tế. Bài viết này tổng hợp những tin tức và hiểu biết kỹ thuật mới nhất để cung cấp hướng dẫn chuyên nghiệp toàn diện, dài XNUMX từ về cách khai thác Janus-Pro để tạo hình ảnh hiện đại.

Janus-Pro là gì và tại sao nó lại quan trọng?

Định nghĩa Kiến trúc Janus-Pro

Janus-Pro là một máy biến áp đa phương thức có 7 tỷ tham số tách biệt tầm nhìn và các đường dẫn tạo ra để xử lý chuyên biệt. hiểu biết về bộ mã hóa tận dụng SigLIP để trích xuất các tính năng ngữ nghĩa từ hình ảnh đầu vào, trong khi bộ mã hóa thế hệ sử dụng một bộ phân tích lượng tử hóa vector (VQ) để chuyển đổi dữ liệu trực quan thành các mã thông báo rời rạc. Các luồng này sau đó được hợp nhất trong một bộ biến đổi hồi quy tự động thống nhất tạo ra các đầu ra đa phương thức mạch lạc.

Những đổi mới chính trong đào tạo và dữ liệu

Ba chiến lược cốt lõi tạo nên hiệu suất vượt trội của Janus-Pro:

Huấn luyện trước kéo dài: Hàng triệu hình ảnh tổng hợp và có nguồn từ web làm đa dạng hóa các biểu diễn cơ bản của mô hình.
Tinh chỉnh cân bằng: Tỷ lệ điều chỉnh giữa hình ảnh thực và 72 triệu hình ảnh tổng hợp chất lượng cao đảm bảo độ phong phú và ổn định về mặt hình ảnh.
Sự tinh chỉnh có giám sát: Việc điều chỉnh hướng dẫn cụ thể cho từng tác vụ sẽ tinh chỉnh việc căn chỉnh văn bản với hình ảnh, tăng độ chính xác theo hướng dẫn lên hơn 10 phần trăm trên chuẩn mực GenEval.

Janus-Pro cải tiến như thế nào so với các mẫu trước?

Hiệu suất chuẩn định lượng

Trên bảng xếp hạng hiểu biết đa phương thức MMBench, Janus-Pro đạt điểm 79.2—vượt qua người tiền nhiệm Janus (69.4), TokenFlow-XL (68.9) và MetaMorph (75.2). Trong các tác vụ chuyển văn bản thành hình ảnh, nó đạt độ chính xác tổng thể 80 phần trăm trên điểm chuẩn GenEval, vượt trội hơn DALL·E 3 (67 phần trăm) và Stable Diffusion 3 Medium (74 phần trăm).

Những tiến bộ về chất lượng trong độ trung thực của hình ảnh

Người dùng báo cáo rằng Janus-Pro cung cấp kết cấu siêu thực tế, tỷ lệ vật thể nhất quánvà hiệu ứng ánh sáng sắc thái ngay cả trong các thành phần phức tạp. Sự nhảy vọt về chất lượng này được quy cho:

Cải thiện việc quản lý dữ liệu: Một tập hợp các cảnh đa dạng được tuyển chọn sẽ giảm thiểu hiện tượng trùng lắp quá mức.
Tỷ lệ mô hình: Các chiều ẩn mở rộng và đầu chú ý cho phép tương tác với các tính năng phong phú hơn.

Làm thế nào để thiết lập Janus-Pro cục bộ hoặc trên đám mây?

Yêu cầu về cài đặt và môi trường

Phần cứng: GPU có ít nhất 24 GB VRAM (ví dụ: NVIDIA A100) hoặc cao hơn được khuyến nghị cho đầu ra có độ phân giải đầy đủ. Đối với các tác vụ nhỏ hơn, thẻ 12 GB (ví dụ: RTX 3090) là đủ.
Phụ thuộc:

Trăn 3.10+
PyTorch 2.0+ với CUDA 11.7+
Transformers 5.0+ của Hugging Face
Các gói bổ sung: tqdm, Pillow, numpy, opencv-python

pip install torch torchvision transformers tqdm Pillow numpy opencv-python

Đang tải mô hình

from transformers import AutoModelForMultimodalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
model = AutoModelForMultimodalLM.from_pretrained("deepseek/janus-pro-7b")
model = model.to("cuda")

Đoạn mã này khởi tạo cả trình phân tích cú pháp và mô hình từ kho lưu trữ Hugging Face của DeepSeek. Đảm bảo các biến môi trường của bạn (ví dụ: CUDA_VISIBLE_DEVICES) được thiết lập chính xác để trỏ đến các GPU khả dụng.

Những phương pháp tốt nhất để tạo lời nhắc là gì?

Vai trò của Kỹ thuật nhanh chóng

Chất lượng nhắc nhở ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả tạo ra. Các nhắc nhở hiệu quả cho Janus-Pro thường bao gồm:

Chi tiết theo ngữ cảnh: Chỉ định các đối tượng, môi trường và phong cách (ví dụ: “Một con phố trong thành phố tương lai lúc bình minh, ánh sáng điện ảnh”).
Gợi ý về phong cách: Tham khảo các phong trào nghệ thuật hoặc loại ống kính (ví dụ: “theo phong cách hội họa sơn dầu Tân Phục Hưng”, “chụp bằng ống kính 50 mm”).
Mã thông báo hướng dẫn: Sử dụng các chỉ thị rõ ràng như “Tạo hình ảnh có độ phân giải cao, chân thực về…” để tận dụng khả năng tuân theo hướng dẫn của nó.

Tinh chỉnh lặp lại và kiểm soát hạt giống

Để đạt được kết quả nhất quán:

Đặt hạt giống ngẫu nhiên: import torch torch.manual_seed(42)
Điều chỉnh thang hướng dẫn: Kiểm soát việc tuân thủ lời nhắc so với sự sáng tạo. Giá trị điển hình nằm trong khoảng từ 5 đến 15.
Lặp và so sánh: Tạo nhiều ứng viên và chọn đầu ra tốt nhất; điều này giúp giảm thiểu hiện tượng nhiễu thỉnh thoảng xảy ra.

Janus-Pro xử lý đầu vào đa phương thức như thế nào?

Kết hợp lời nhắc văn bản và hình ảnh

Janus-Pro vượt trội trong các tác vụ yêu cầu cả hình ảnh và văn bản đầu vào. Ví dụ, chú thích một hình ảnh:

from PIL import Image
img = Image.open("input.jpg")
inputs = tokenizer(text="Describe the mood of this scene:", images=img, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs)
print(tokenizer.decode(outputs, skip_special_tokens=True))

Chuyển đổi và chỉnh sửa phong cách thời gian thực

Bằng cách cho ăn một Hình ảnh tham chiếu cùng với chỉ thị kiểu văn bản, Janus-Pro thực hiện chuyển phong cách one-shot với các hiện vật tối thiểu. Tính năng này vô cùng hữu ích cho quy trình thiết kế, cho phép tạo mẫu nhanh hình ảnh phù hợp với thương hiệu.

Có những tùy chỉnh nâng cao nào khả dụng?

Tinh chỉnh trên dữ liệu cụ thể của miền

Các tổ chức có thể tinh chỉnh Janus-Pro trên các tập dữ liệu độc quyền (ví dụ: danh mục sản phẩm, hình ảnh y tế) để:

Tăng cường tính liên quan của miền: Giảm ảo giác và tăng độ chính xác của thông tin.
Tối ưu hóa kết cấu và bảng màu: Điều chỉnh đầu ra theo hướng dẫn của thương hiệu.

Đoạn trích tinh chỉnh:

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./janus_pro_finetuned",
    per_device_train_batch_size=2,
    num_train_epochs=3,
    save_steps=500,
    logging_steps=100
)
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=custom_dataset
)
trainer.train()

Tiện ích mở rộng theo kiểu plugin: Phân tích dấu nhắc theo Janus-Pro-Driven

Một bài báo gần đây giới thiệu Phân tích cú pháp nhắc nhở của Janus-Pro-Driven, một mô-đun tham số nhẹ với 1 tỷ tham số chuyển đổi các lời nhắc phức tạp thành các bố cục có cấu trúc, tăng chất lượng tổng hợp cảnh đa trường hợp lên 15 phần trăm trên chuẩn COCO.

Những trường hợp sử dụng thực tế là gì?

Tiếp thị và Thương mại điện tử

Mô hình sản phẩm: Tạo hình ảnh sản phẩm đồng nhất, có độ trung thực cao với hình nền có thể tùy chỉnh.
Quảng cáo sáng tạo: Tạo nhiều biến thể chiến dịch trong vài phút, mỗi biến thể phù hợp với các nhóm nhân khẩu học khác nhau.

Giải trí và Trò chơi

Khái niệm nghệ thuật: Tạo mẫu thiết kế nhân vật và môi trường một cách nhanh chóng.
Tài sản trong trò chơi: Tạo kết cấu và phông nền hòa trộn liền mạch vào các tác phẩm nghệ thuật hiện có.

Quy trình làm việc của doanh nghiệp thông qua GPTBots.ai

Với Janus-Pro được tích hợp như một Mở công cụ trong GPTBots.ai, các doanh nghiệp có thể nhúng chức năng tạo hình ảnh vào các tác nhân AI tự động hóa:

Giới thiệu khách hàng: Tạo hình ảnh hướng dẫn một cách linh hoạt.
Tạo báo cáo: Tự động minh họa thông tin chi tiết về dữ liệu bằng hình ảnh theo ngữ cảnh.

Những hạn chế đã biết và định hướng tương lai là gì?

Những ràng buộc hiện tại

Độ phân giải tối đa: Đầu ra bị giới hạn ở 1024×1024 pixel; việc tạo ra độ phân giải cao hơn đòi hỏi phải ghép nối hoặc nâng cấp.
Chi tiết tinh tế: Mặc dù độ trung thực tổng thể là tuyệt vời, nhưng các kết cấu nhỏ (ví dụ, từng sợi lông, gân lá) có thể bị mờ đôi chút.
Yêu cầu tính toán: Việc triển khai toàn diện đòi hỏi GPU RAM và VRAM đáng kể.

Đường chân trời nghiên cứu

Các phiên bản có độ phân giải cao hơn: Cộng đồng đang nỗ lực mở rộng Janus-Pro lên 12 tỷ tham số và hơn thế nữa, hướng tới mục tiêu đầu ra 4K.
Hiệu ứng tương tác thế hệ 3D: Các kỹ thuật như RecDreamer và ACG nhằm mục đích mở rộng khả năng của Janus-Pro thành khả năng tạo nội dung chuyển văn bản thành 3D nhất quán, giải quyết "Vấn đề Janus" trong tính nhất quán của nhiều chế độ xem.

Kết luận

Janus-Pro đại diện cho một bước tiến lớn trong AI đa phương thức thống nhất, cung cấp cho các nhà phát triển và doanh nghiệp một mô hình có khả năng thích ứng, hiệu suất cao để hiểu và tạo hình ảnh. Bằng cách kết hợp các phương pháp đào tạo nghiêm ngặt, bộ dữ liệu cân bằng và kiến trúc mô-đun, Janus-Pro mang đến chất lượng vô song trong việc tạo nội dung kỹ thuật số. Cho dù được triển khai cục bộ, trên đám mây hay được nhúng trong các nền tảng tác nhân AI như GPTBots.ai, nó trao quyền cho người dùng để đẩy ranh giới của sự sáng tạo, hiệu quả và tự động hóa. Khi hệ sinh thái phát triển - với các khuôn khổ tinh chỉnh, các mô-đun phân tích cú pháp nhắc nhở và các tiện ích mở rộng 3D - tác động của Janus-Pro sẽ chỉ sâu sắc hơn, báo hiệu một kỷ nguyên mới của sự hợp tác liền mạch giữa con người và AI trong lĩnh vực trực quan.

Bắt đầu

CometAPI cung cấp giao diện REST thống nhất tổng hợp hàng trăm mô hình AI—dưới một điểm cuối nhất quán, với quản lý khóa API tích hợp, hạn ngạch sử dụng và bảng điều khiển thanh toán. Thay vì phải xử lý nhiều URL và thông tin xác thực của nhà cung cấp, bạn chỉ định khách hàng của mình tại url cơ sở và chỉ định mô hình mục tiêu trong mỗi yêu cầu.

Các nhà phát triển có thể truy cập API của DeepSeek như DeepSeek-V3(tên model: deepseek-v3-250324) và Deepseek R1 (tên model: deepseek-ai/deepseek-r1) xuyên qua Sao chổiAPI.Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API.

Bạn mới biết đến CometAPI? Bắt đầu dùng thử miễn phí 1$ và giao cho Sora những nhiệm vụ khó khăn nhất.

Chúng tôi rất mong chờ được xem bạn xây dựng những gì. Nếu có gì đó không ổn, hãy nhấn nút phản hồi—nói cho chúng tôi biết điều gì bị hỏng là cách nhanh nhất để cải thiện.