
即夢(mèng)AI智能對(duì)話機(jī)器人:探索技術(shù)與應(yīng)用
git clone https://github.com/CY-CHENYUE/ComfyUI-Janus-Pro
cd ComfyUI-Janus-Pro
../../python_embeded/bin/python -m pip install -r requirements.txt
cd ComfyUI-Janus-Pro
python -m pip install -r requirements.txt
手動(dòng)安裝提供了更高的靈活性,可以自定義配置和環(huán)境。
Janus-Pro 的模型文件需要單獨(dú)下載并配置到 ComfyUI 中。
模型文件可以從 Hugging Face 下載,目前提供 1B 和 7B 版本:
下載后,將模型解壓到 ComfyUI 的 models/Janus-Pro
目錄中。
在 ComfyUI 的 models 目錄下創(chuàng)建 Janus-Pro 文件夾,并將下載的模型文件按版本存放:
ComfyUI/models/Janus-Pro/Janus-Pro-1B/
ComfyUI/models/Janus-Pro/Janus-Pro-7B/
這樣配置后,模型即可在 ComfyUI 中使用。
為了更好地利用 Janus-Pro 模型,可以使用預(yù)先配置好的工作流。
通過關(guān)注公眾號(hào)并發(fā)送“DeepSeek工作流”即可獲取工作流節(jié)點(diǎn),節(jié)點(diǎn)中包含了圖像描述和生成功能。
這種工作流設(shè)計(jì)大大簡(jiǎn)化了使用過程,提高了生成效率。
Janus-Pro 比較小巧的參數(shù)量,但在性能上卻表現(xiàn)出色。
Janus-Pro-7B 僅有 70 億參數(shù),卻在多個(gè)測(cè)試中擊敗了行業(yè)巨頭:
Janus-Pro 的“理解-生成雙路徑”架構(gòu)是其一大創(chuàng)新。它使用 SigLIP-L 視覺編碼器和 VQ 分詞器分別處理理解和生成任務(wù),避免了傳統(tǒng)模型的角色沖突。
這種設(shè)計(jì)不僅提高了模型的處理效率,還增強(qiáng)了圖像生成的穩(wěn)定性。
Janus-Pro 的開源策略為商業(yè)應(yīng)用帶來了極大便利。
采用 MIT 開源協(xié)議,允許無限制商業(yè)使用,這對(duì)開發(fā)者和企業(yè)都是一個(gè)利好消息。
提供了 1.5B 和 7B 兩個(gè)版本,顯存需求分別為 16GB 和 24GB,普通顯卡即可運(yùn)行。而且官方提供了 Gradio 的交互界面,用戶只需輸入簡(jiǎn)單命令即可生成圖像。
Janus-Pro 的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛,從創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)到隱私保護(hù)都有其用武之地。
設(shè)計(jì)師可以通過 Janus-Pro 輸入文本生成海報(bào)原型,游戲開發(fā)者可以快速構(gòu)建場(chǎng)景素材。
教師可以用模型生成火山噴發(fā)等示意圖,輔助地理教學(xué),提高課堂互動(dòng)性。
醫(yī)院和銀行可以本地部署模型,避免敏感數(shù)據(jù)上傳到云端,保障信息安全。
Janus-Pro 能識(shí)別全球地標(biāo),并生成帶有文化符號(hào)的圖片,助力文化傳播。
通過硅基流動(dòng)平臺(tái),用戶可以免費(fèi)調(diào)用 Janus-Pro-7B,提高了使用的便捷性。
用戶可以在硅基流動(dòng)官網(wǎng)注冊(cè),注冊(cè)后會(huì)獲得 14 元的 API 使用金額。
在平臺(tái)上選擇 Janus-Pro-7B 進(jìn)行圖像生成操作,簡(jiǎn)單便捷,適合快速生成需求。
通過 Python 腳本可以更加靈活地調(diào)用 API,生成圖片。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼:
import requests
import json
url = "https://api.siliconflow.cn/v1/images/generations"
payload = {
"model": "deepseek-ai/Janus-Pro-7B",
"prompt": "a woman with a beautiful smile",
"seed": 1
}
headers = {
"Authorization": "Bearer apikey",
"Content-Type": "application/json"
}
response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
print(response.text)
將 apikey
替換為實(shí)際 API key 后執(zhí)行腳本,即可獲取生成的圖像鏈接。
答:確保安裝時(shí)使用正確的命令和 Python 環(huán)境,并檢查依賴項(xiàng)是否完整安裝。如果遇到問題,可以通過更新 pip
或檢查網(wǎng)絡(luò)連接來解決。
答:Janus-Pro 在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異,尤其是在復(fù)雜指令理解和多模態(tài)問答方面,超越了 DALL-E 3 和 GPT-4V。
答:通過注冊(cè)平臺(tái)賬號(hào)并申請(qǐng) API key,可以在平臺(tái)界面上直接選擇 Janus-Pro-7B 進(jìn)行圖像生成,或者通過 Python 腳本靈活調(diào)用。
答:Janus-Pro 在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、教育工具、企業(yè)隱私和文化傳播等多個(gè)領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用,提供了從文本到圖像的生成能力。
答:可以通過優(yōu)化 Prompt 的描述,提高生成圖像的質(zhì)量和速度,同時(shí)使用 Python 腳本批量處理圖像生成任務(wù),提升效率。
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