AI 摘要
前往原文DeepSeek称Janus-Pro框架简单且灵活性高。它采用视觉编码解耦方式提升不同任务中的适配性和性能，用统一的Transformer架构处理任务，适配384x384分辨率。基准测试中，70亿参数的Janus-Pro-7B表现强于包括DALL-E 3在内的其他模型，且较前代Janus准确率大幅提高。JanusFlow采用极简架构，将自回归语言模型与矫正流结合，无需复杂架构修改，生图支持384x384分辨率。
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DeepSeek称Janus-Pro框架简单且灵活性高。它采用视觉编码解耦方式提升不同任务中的适配性和性能，用统一的Transformer架构处理任务，适配384x384分辨率。基准测试中，70亿参数的Janus-Pro-7B表现强于包括DALL-E 3在内的其他模型，且较前代Janus准确率大幅提高。JanusFlow采用极简架构，将自回归语言模型与矫正流结合，无需复杂架构修改，生图支持384x384分辨率。
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