DeepSeek等团队新作JanusFlow: 1.3B大模型统一视觉理解和生成

主要观点总结

文章介绍了JanusFlow模型，该模型融合了自回归LLM与Rectified Flow，成功构建了一个统一的视觉理解与生成框架。具有简洁的架构设计，在视觉理解和生成两大任务上均展现出强劲的竞争力。

关键观点总结

关键观点1: JanusFlow模型简介

JanusFlow是一个统一视觉理解与生成框架的模型，融合了自回归LLM与Rectified Flow技术。

关键观点2: 模型架构与设计

JanusFlow采用了解耦的视觉编码器分别优化理解与生成能力，利用理解端编码器对生成端特征进行表征对齐。其设计包括视觉理解编码器、视觉生成编解码器、注意力机制等组件。

关键观点3: 训练策略与实验

JanusFlow采用了三阶段训练策略，包括Adaptation、Pre-Training和Supervised Fine-Tuning。通过一系列消融实验验证了模型各组件的有效性，并探讨了不同视觉编码器策略的影响。

关键观点4: 模型效果

JanusFlow在DPGBench、GenEval和多模态理解的测评标准上取得了强大的效果，在视觉理解和生成任务上均超过此前同规模的统一多模态模型。