据悉，Janus-Pro是一种立异的自回归结构，旨在一致多模态了解与生成使命。它经过将视觉编码解耦为独立的途径，一起仍选用单一的一致 Transformer 架构做处理，然后处理了以往办法的局限性。这种解耦不只缓解了视觉编码器在了解与生成使命中的角色冲突，还增强了结构的灵活性。值得一提的是，Janus-Pro 逾越了以往的一致模型，还在性能上比美乃至逾越了针对特定使命规划的模型。
在多模态了解方面，它运用SigLIP-L作为视觉编码器，支撑384x384的图画输入。在图画生成方面，Janus-Pro运用了来历于此的分词器（tokenizer），其下采样率为16。
Janus-Pro的发布在网上引发了烘托，但也有网友以为，Janus-Pro虽然在基准测验中赢了DALL-E 3，但基准测验究竟不等于实践运用，DPG-Bench垂青生成质量和了解能力，实践用起来作用还得看落地体现。
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