中文简介
deepseek-ai/Janus-Pro-1B 是 deepseek-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文生图、文本生成与推理。本站固定记录上游版本 960ab33191f6,同步到 11 个文件,文件元数据合计 7.78 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“mit”。
上游模型卡 / 数据集卡
【README 卡片中文译介】
以下内容依据上游仓库 deepseek-ai/Janus-Pro-1B 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息,完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。
【资源概览】
deepseek-ai/Janus-Pro-1B 是 deepseek-ai 在 Hugging Face 发布的模型仓库,当前卡片主要关联文生图、文本生成与推理。本站固定记录上游版本 960ab33191f6,同步到 11 个文件,文件元数据合计 7.78 GB;访问状态为“公开”,许可证字段为“mit”。
【适用方向】
适合评估视觉内容生成、编辑或视频制作工作流。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
【版本与规格】
固定版本:960ab33191f6。 任务标签:文生图、文本生成与推理。 架构:MultiModalityCausalLM。 库标记:transformers。 模型类型字段:multi_modality。 上游页面记录的最近更新时间:2025-02-01。
【文件信息】
上游 API 返回 11 个文件,文件元数据合计 7.78 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 6 个、.png 2 个、.bin 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:pytorch_model.bin(3.89 GB);tokenizer.json(4.50 MB);janus_pro_teaser2.png(517.61 KB)。
【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 7.78 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
【使用边界】
许可证显示为“mit”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
1. Introduction Janus-Pro is a novel autoregressive framework that unifies multimodal understanding and generation. It addresses the limitations of previous approaches by decoupling visual encoding into separate pathways, while still utilizing a single, unified transformer architecture for processing. The decoupling not only alleviates the conflict between the visual encoder’s roles in understanding and generation, but also enhances the framework’s flexibility. Janus-Pro surpasses previous unified model and matches or exceeds the performance of task-specific models. The simplicity, high flexibility, and effectiveness of Janus-Pro make it a strong candidate for next-generation unified multimodal models. Github Repository** 2. Model Summary Janus-Pro is a unified understanding and generation MLLM, which decouples visual encoding for multimodal understanding and generation. Janus-Pro is constructed based on the DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base. For multimodal understanding, it uses the SigLIP-L as the vision encoder, which supports 384 x 384 image input. For image generation, Janus-Pro uses the tokenizer from here with a downsample rate of 16. 3. Quick Start Please refer to **Github Repository** 4. License This code repository is licensed under the MIT License. The use of Janus-Pro models is subject to DeepSeek Model License. 5. Citation 6. Contact If you have any questions, please raise an issue or contact us at service@deepseek.com.
适用场景
适合评估视觉内容生成、编辑或视频制作工作流。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标,再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。
模型参数
固定版本:960ab33191f6。 任务标签:文生图、文本生成与推理。 架构:MultiModalityCausalLM。 库标记:transformers。 模型类型字段:multi_modality。 上游页面记录的最近更新时间:2025-02-01。
文件说明
上游 API 返回 11 个文件,文件元数据合计 7.78 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名:.json 6 个、.png 2 个、.bin 1 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括:pytorch_model.bin(3.89 GB);tokenizer.json(4.50 MB);janus_pro_teaser2.png(517.61 KB)。
上游文件元数据
.gitattributes1.48 KBconfig.json1.42 KBjanus_pro_teaser1.png95.70 KBjanus_pro_teaser2.png517.61 KBpreprocessor_config.json346 Bprocessor_config.json210 Bpytorch_model.bin3.89 GBREADME.md2.49 KBspecial_tokens_map.json344 Btokenizer.json4.50 MBtokenizer_config.json285 B
硬件建议
仓库文件元数据合计 7.78 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定,不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺;应在目标格式和目标硬件上实测。
注意事项
许可证显示为“mit”,具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险,面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。
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