以下内容整理自叶梓老师对 DeepSeek 多模态大模型 Janus 的分享，重点放在部署思路和实际效果验证上，包含图生文与文生图两个方向的演示。
DeepSeek 多模态大模型 Janus 初探
DeepSeek 的多模态大模型 Janus，是一款面向图像与文本联合理解和生成的模型。它不仅能做图像生成，也能对图片内容进行解析并输出自然语言描述，适合多种跨模态任务场景。
Janus-Pro 是它的升级版本，在多个基准测试中表现突出。据分享内容介绍，它在图像生成与多模态理解方面都具备较强能力，甚至在一些测试中超过了 OpenAI 的 DALL-E 3 等热门模型。其核心能力主要体现在下面几个方向：
- 文生图（Text-to-Image）：根据文本描述生成图像，适合复杂场景的创作。
- 图生文（Image-to-Text）：解析图片内容，并生成对应的文本说明。
- 多任务学习：同时支持图像生成、图像理解和跨模态推理等任务。
从架构上看，Janus 采用了较为清晰的视觉编码解耦路径，这让它在多模态任务上的灵活性和扩展性更强。对实际应用来说，这种设计的价值很直接：既能兼顾生成质量，也能保留理解能力，不会把两类能力强行揉在一起而互相牵制。
Janus-Pro 目前提供 1B 和 7B 两种规模版本，便于根据算力条件和业务场景做取舍。轻量版本适合快速验证，较大版本则更适合追求效果和稳定性的场景。
叶梓，工学博士，高级工程师，某大型上市企业资深技术专家。
上海交通大学计算机专业博士毕业，在校期间主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后进入软件行业，从事信息化技术相关工作，参与过多项国家级、省市级人工智能及大数据项目建设，在人工智能和大数据应用方面经验较为丰富。
