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此前一些统一多模态理解和生成模型方法已被证明可以增强视觉生成任务中的指令遵循能力,同时减少模型冗余。它们大多使用相同的视觉编码器来处理多模态理解和生成任务的输入。由于两个任务所需的表示不同,这通常会导致多模态理解中的次优性能。


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据DeepSeek介绍,Janus-Pro是一个新颖的自回归框架,统一了多模态理解和生成。通过将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径,同时仍采用单一的Transformer架构进行处理,解决了以往方法的局限性。这种分离不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突,还提升了框架的灵活性。


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