Janus: 解耦视觉编码，引领多模态理解与生成统一的新范式

主要观点总结

Janus是一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型，通过解耦视觉编码，解决了以往研究中使用单一视觉编码器可能导致的性能不佳问题。它实现了在多模态理解和视觉生成方面的超越，并具备高度灵活性和扩展性。文章详细介绍了Janus的方法、实验和结果。

关键观点总结

关键观点1: 模型概述

Janus是一种多模态理解与生成统一模型，通过解耦视觉编码，提升了模型的灵活性和性能。它像Janus神祇一样，用不同的眼睛看向视觉数据，分别编码特征，然后用同一个身体（Transformer）去处理这些输入信号。

关键观点2: 方法介绍

Janus使用两个独立的视觉编码器分别负责多模态理解和生成任务，然后用一个统一的Transformer结构去处理不同的输入信息。模型结构包括理解编码器、生成编码器、LLM和图像头。通过Next-Token-Prediction的方式进行训练和推理。

关键观点3: 实验结果

Janus在多模态理解和视觉生成任务上取得了显著的效果，超越了之前的统一模型和专用模型。实验包括实现细节、与state-of-the-arts的比较、消融实验、可视化等。

关键观点4: 扩展性和优势

Janus设计灵活，易于扩展，可以在多模态理解方面使用更强大的编码器，在视觉生成方面替换更好的tokenizer和设计其他优化目标。此外，它对更多模态的支持也使得它成为下一代多模态通用模型的有力候选。

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨陈小康@知乎（已授权） 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/2360185063 编辑丨极市平台 极市导读   Janus通过为多模态理解和生成任务解耦视觉编码，解决了以往研究中使用单一视觉编码器可能导致的性能不佳问题，特别是提升了多模态理解任务的性能。实验表明，Janus在多模态理解和视觉生成方面均超越了以往的统一模型，并能与特定任务模型相匹敌或超越。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 论文: https://arxiv.org/pdf/2410.13848 项目主页： https://github.com/deepseek-ai/Janus 模型下载： https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-1.3B 在线 Demo： https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/Janus-1.3B 1. 太长不看版 我们提出了 Janus，一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。Janus 的核心思想是对理解和生成任务的视觉编码进行解耦，在 ………………………………