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DeepSeek可以文生图吗

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DeepSeek 可以文生图。

DeepSeek 深夜发布的大一统模型 Janus-Pro 将图像理解和生成统一在一个模型中。全新的 Emu3 仅通过预测下一个 token 这一建模范式进行训练，可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。Emu3 支持高质量文生图，支持灵活的分辨率和风格。

Janus-Pro-7B 远好于 Janus，更稳定，提示词更短。Janus-Pro 是一个统一理解和生成多模态语言模型（MLLM），它将多模态理解和生成的视觉编码解耦。

此外，DeepSeek 开源的多模态模型 Janus-Pro 寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与 DALL-E 3 相比，Janus-Pro 在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70 亿）实现了更强的智能表现。

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References

DeepSeek深夜发布大一统模型 Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中

单一Transformer就可多模态！！！智源开源Emu3！！！（简述、特点、时间线、地址）简述：全新Emu3仅通过预测下一个token这一建模范式进行训练（无需扩散模型或组合等）：将视频、图像、文本编码到离散空间，从头开始训练了一个单一的Transformer模型以处理多模态序列的混合数据，可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成！特点：1）Emu3支持高质量文生图，支持灵活的分辨率和风格2）Emu3具有强大的视觉语言理解能力，能够观察物理世界并给出连贯的文本响应。重点是无需依赖CLIP和预训练的LLM即可实现3）Emu3可仅通过预测视频序列中的下一个token来生成视频，与使用扩散模型的Sora不同，并且还可根据现有视频进行扩展时间线：1）2024.9.27推出Emu3，并开源Emu3-Chat、Emu3-Gen模型2）2024.10.21开源图像模型Emu3-Stage1（512*512）和微调代码项目地址：[https://emu.baai.ac.cn/about](https://t.co/GXmoB8FMQn)代码地址：[https://github.com/baaivision/Emu3](https://t.co/S7oLPWn4Y1)模型地址：[https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f](https://t.co/dmgEJ1uS2h)

DeepSeek深夜发布大一统模型 Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中

Janus-Pro-7B远好于Janus，更稳定，提示词更短模型摘要1.Janus-Pro是一个统一理解和生成多模态语言模型（MLLM），它将多模态理解和生成的视觉编码解耦。Janus-Pro基于DeepSeek-LLM-1.5b-base/DeepSeek-LLM-7b-base构建。2.多模态理解中，它使用SigLIP-L作为视觉编码器，支持384 x 384图像输入。对于图像生成，Janus-Pro使用此处的标记器，下采样率为16。此代码仓库采用MIT许可证。使用Janus-Pro模型需遵守DeepSeek模型许可证。MIT许可证：允许自由使用、修改和分发代码，只需保留版权声明和许可文件，且作者不承担任何责任。DeepSeek真开源真牛逼！[heading2]行业影响力大V转发并评论：[content]AK：Janus-Pro是一种新型的自回归框架，它统一了多模态理解和生成。它通过将视觉编码解耦为独立的路径来解决先前方法的局限性，同时仍然利用单一的统一Transformer架构进行处理。解耦不仅缓解了视觉编码器在理解和生成中的角色冲突，还增强了框架的灵活性。Janus-Pro超越了之前的统一模型，并匹配或超过了特定任务模型的性能。Janus-Pro的简单性、高灵活性和有效性使其成为下一代统一多模态模型的有力候选者。[heading3]AI副总裁[@Vercel](https://x.com/Vercel)•[@v0](ht

1月29日 社区动态速览

《[一场关于DeepSeek的高质量闭门会：“比技术更重要的是愿景”](https://mp.weixin.qq.com/s/cXafYIotJUGUmWasXrJvcw)》DeepSeek以“比技术更重要的是愿景”引发全球AI热潮，其创始人梁文锋强调团队文化与长远智能探索。讨论会上指出，DeepSeek在技术上虽有优势，但资源有限，需聚焦核心；其推理模型推动效率提升，挑战传统SFT方法，标志着新的模型训练范式。DeepSeek不仅是低成本的开源项目，更是推动AI进步的力量。正如Marc Andreessen所言：“作为开源项目，这是对世界的一份深远馈赠。”《[DeepSeek再度开源：用Janus-Pro撕开算力铁幕](https://mp.weixin.qq.com/s/Sy9zG7nL7S8eSDzxH5LqSg)》DeepSeek近日开源了多模态模型Janus-Pro，寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与DALL-E 3相比，Janus-Pro在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70亿）实现了更强的智能表现。正如文章所言：“以开源筑长阶，邀世界共赴星辰。”《[DeepSeek深夜发布大一统模型Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SneLwRmsYiUaI6kvxltcEBPPnhb)》1.统一Transformer架构，使用同一个模型就能完成图片理解，图片生成2.提供1B和7B两种规模，适配多元应用场景3.全面开源，支持商用，MIT协议，部署使用便捷4.Benchmark表现优异，能力更全面

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免费的文生视频的软件
以下是一些免费的文生视频软件： 1. Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion ，可安装此插件，在图片基础上生成视频，由 Stability AI 开源。 3. Haiper：有免费额度，能生成 HD 超高清的视频，文生视频支持选择风格、秒数、种子值等。 4. DynamiCrafter：免费，可生成 2 秒图生视频，还能做短视频拼长视频。 此外，还有通义万相，可免费使用，地址为：https://tongyi.aliyun.com/wanxiang/wanxvideo 。它全新发布自研 AI 视频生成大模型，具备多种优势。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。 内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-13
文生图
以下是关于文生图的详细教程： 定主题：明确您需要生成的图片的主题、风格以及要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：基于生成内容寻找重叠的 lora，以控制图片效果和质量，可参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 ControlNet：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字或艺术化二维码等，属于高阶技能。 设置 VAE：通常选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文书写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，无需考虑语法，单词、短语间用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文书写想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选择 DPM++2M Karras 较多，也可参考 checkpoint 详情页中模型作者推荐的采样器。 采样次数：选择 DPM++2M Karras 时，采样次数通常在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具： 腾讯混元、luma、Recraft、文生图大模型 V2.1L（美感版）、美图奇想 5.0、midjourney、快手可图、Flux.1.1、Stable Diffusion 3.5 Large、Imagen 3 网页版
2025-03-11
文生图提示词怎么完善
完善文生图提示词可以从以下几个方面入手： 1. 明确具体的描述：使用更具体、细节的词语和短语来表达需求，避免过于笼统。 2. 添加视觉参考：在提示词中插入相关图片参考，提高 AI 理解意图和细节要求的能力。 3. 注意语气和情感：根据需求，用合适的形容词、语气词等调整整体语气和情感色彩，以生成期望的语境和情绪。 4. 优化关键词组合：尝试不同的关键词搭配和语序，找到最准确表达需求的描述方式。 5. 增加约束条件：添加限制性条件，如分辨率、比例等，避免 AI 产生意外输出。 6. 分步骤构建提示词：将复杂需求拆解为逐步的子提示词，引导 AI 先生成基本结构，再逐步添加细节和完善。 7. 参考优秀案例：研究 AI 社区流行且有效的提示词范例，借鉴写作技巧和模式。 8. 反复试验、迭代优化：通过多次尝试不同写法，并根据输出效果反馈持续优化完善，直至达到理想结果。 在具体的文生图提示词编写中，例如在 SD 中，括号和“:1.2”等用于增加权重，权重越高在画面中体现越充分，提示词的先后顺序也会影响权重。同时，还可以增加反向提示词，告诉 AI 不要生成的内容。 在使用 Tusiart 进行文生图时： 先确定主题，明确要生成的图的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint，找内容贴近的模型。 选择 lora，寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 对于 ControlNet，可控制图片中特定图像，如人物姿态等。 设置 VAE，可无脑选择 840000。 编写 Prompt 提示词，用英文写需求，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 编写负向提示词 Negative Prompt，同样用英文单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 选择采样算法，如 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 确定采样次数，根据采样器特征，一般在 30 40 之间。 选择合适的尺寸，根据个人喜好和需求决定。
2025-03-11
文生图
以下是关于文生图的详细教程： 定主题：明确您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：基于生成内容寻找重叠的 lora，以控制图片效果和质量，可参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 ControlNet：用于控制图片中的特定图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能。 设置 VAE：通常选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文书写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，不用管语法，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：同样用英文书写想要 AI 避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选择 DPM++2M Karras 较多，也可参考 checkpoint 详情页中模型作者推荐的采样器。 采样次数：选择 DPM++2M Karras 时，采样次数通常在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具和模型： 腾讯混元 luma Recraft 文生图大模型 V2.1L（美感版） 美图奇想 5.0 midjourney 快手可图 Flux.1.1 Stable Diffusion 3.5 Large Imagen 3 网页版
2025-03-11
文生图
以下是关于文生图的详细教程： 定主题：确定您想要生成的图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 选择 lora：基于生成内容寻找重叠的 lora，以控制图片效果和质量，可参考广场上好看的帖子中使用的 lora。 ControlNet：可控制图片中特定的图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等，属于高阶技能。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：无脑选择 840000 即可。 Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，不用管语法，单词、短语之间用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样不用管语法，单词和短语组合，中间用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras 较多，也可留意 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数一般在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图模型：腾讯混元、luma、Recraft、文生图大模型 V2.1L（美感版）、美图奇想 5.0、midjourney、快手可图、Flux.1.1、Stable Diffusion 3.5 Large、Imagen 3 网页版
2025-03-10
论文生成
以下是关于论文生成的相关信息： ChatGPT 是以“词”为单位进行文本生成的，具有随机性。有一个特定的“温度”参数控制较低排名单词的使用频率，对于文章生成，“温度”为 0.8 效果较好。为方便演示，通常使用较小的 GPT2 系统，后续会深入研究其神经网络的工作原理。 在论文写作领域，AI 技术应用广泛，提供多方面辅助。常用的 AI 工具和平台包括： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。使用时要结合自身需求选择合适工具。 增强版 Bot 是基于 AI 驱动的智能创作平台，可实现一站式内容生成，包括图片、PPT、PDF 等。例如，输入诉求可生成相应图片、PPT 和 PDF 文件，还能一键创作系统架构论文。
2025-03-10
为什么密塔要接入deepseek
密塔接入 DeepSeek 可能有以下原因： 1. 提升用户的 AI 学习体验：例如学而思接入 DeepSeek“深度思考模式”，预计将在 2 月内陆续于相关机型上线，以全面升级用户的 AI 学习体验。 2. 实现多任务统一：DeepSeek 的 JanusPro 模型将图像理解和生成统一在一个模型中，具有理解和生成两种本领，能够为相关应用提供更综合的能力支持。 3. 高效便捷：DeepSeek 编程工具接入速度较快，国内版本可直接用于编程，无需申请 API 即可使用。 4. 降低编程门槛：鼓励编程实践，降低了编程的门槛，使更多人能够参与其中。 以上信息仅供参考，具体原因可能还需根据密塔的具体需求和规划来确定。
2025-03-13
1、Puzzle 选择一个你（们）感兴趣的社会问题或者现象。 “赛博信仰”指在网络环境下衍生的一系列超现实、寄托心理期许的新兴文化现象。这种现象反映了人们在数字化时代中对精神寄托、心理安慰和未来预测的需求。赛博信仰不仅是一种文化现象，也反映了现代社会中人们对科技、信仰和现实之间关系的重新思考。 2、Facts 关于这个问题/现象，都有哪些基本事实？ 比如有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子，象征着对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek算命等AI工具，尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤
关于“赛博信仰”这一现象，目前所了解到的基本事实包括：有人购买电子形式的马克思、爱因斯坦的脑子以象征对智慧的渴望；借助塔罗测试程序、deepseek 算命等 AI 工具尝试预知命运；夸赞鹿童、转发锦鲤等。但目前掌握的相关事实相对有限，还需要进一步的研究和观察来更全面地了解这一现象。
2025-03-13
你是一名DEEPSEEK专家，请用大白话交给小白掌握deepseek的使用，举例说明
DeepSeek 的使用对于小白来说可能有点复杂，但我尽量用大白话给您解释清楚。 比如说，您想让 DeepSeek 帮您生成“玄武门之变结束的当天，李世民在深夜写下一段独白，你觉得他会写什么？”这样的内容。 DeepSeek 会这样来处理： 1. 先回顾玄武门之变的历史背景，比如这场政变发生在 626 年，李世民杀了兄弟，逼父亲退位等。 2. 思考李世民当晚的心理，可能有释然、愧疚、恐惧、自责等多种复杂情绪，还要考虑他是被迫还是早有预谋。 3. 要让生成的独白不仅符合历史事实，还要有文学性，体现人性的复杂。比如要平衡他的野心与自责，对未来的抱负与对过去的悔恨。 4. 考虑当时的文化背景，像儒家思想对孝悌的重视，李世民的行为违背了这些伦理，他可能会内心挣扎，还可能为自己的行为找正当理由。 5. 按照您的需求，给独白加上一些文学修辞，像比喻、对仗、意象等，增强画面感。 另外，DeepSeek 还有个很厉害的地方，就是它能在独白文本中“自作主张”地加入括号里的场景描述，让整个输出更有画面感。比如“（夜风掀动案头《韩非子》，停在‘夫妻者，非有骨肉之恩也’那页）”、“（墨迹在‘弑’字上晕开一团）”、“（忽然扔笔，抓起铜镜）”这些句子，很难相信是 AI 写的。 总之，使用 DeepSeek 时要考虑很多方面的因素，它能根据您的提示词和需求，生成很精彩的内容。
2025-03-13
defy对比deepseek有哪些区别和优势
Defy 与 DeepSeek 的区别和优势如下： DeepSeek 的优势： 1. 参数量大（685B），磁盘占用为 687.9 GB，采用混合专家模型（MoE），有 256 个专家，每个 token 使用 8 个专家。 2. 理解能力提升，能准确理解复杂和微妙的查询。 3. 知识更新至 2023 年，提供更及时、更相关的信息。 4. 多语言支持和个性化服务增强。 5. 数据安全和隐私保护加强。 6. 在 BigCodeBenchHard 排名第一。 7. 展示出媲美领先 AI 产品性能的模型，但成本仅为其一小部分，在全球主要市场的 App Store 登顶。 8. 文字能力突出，尤其在中文场景中高度符合日常、写作习惯。 9. 数学能力经过优化，表现不错。 关于 Defy 的相关信息未在提供的内容中提及，无法进行对比。
2025-03-13
deepseek与chatgpt有本质上的不同吗？是否引入了全新的ai技术和模型？
DeepSeek R1 与 ChatGPT 有本质上的不同。DeepSeek R1 与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理（Reasoning）模型，在回答用户问题前会先进行“自问自答”式的推理思考，以提升最终回答的质量，这种“自问自答”是模拟人类的深度思考。 而多数其他 AI 模型还在接受“填鸭式教育”时，DeepSeek R1 已率先进入“自学成才”的新阶段。 此外，DeepSeek R1 具备强大、便宜、开源、免费、联网和本土等六大优势，全面超过现有 AI 大模型。它在美国 App Store 夺冠，超越 OpenAI 的 ChatGPT，成为开源 AI 领域的领军者。其 R1 模型以仅 27 分之一的成本实现卓越表现，创新的 R1 Zero 模型显示出模型思考能力的自我涌现，或将引领 AGI 的新方向。
2025-03-13
deepseek 在飞书中的主要应用场景有哪些
DeepSeek 在飞书中的主要应用场景包括： 1. 自动翻译、改写、图片 OCR、AI 抓取等，关键流程为从 URL 抓取内容➝DeepSeek R1 翻译➝自动改写文章风格➝生成高质量文章，还包括文本翻译、图片翻译、AI 生成爆款标题。 2. 生成深度报告、信息检索、数据整理等。 3. 处理大规模代码，例如粘贴几千行代码并用 XML 包裹，或让 AI 编写代码、搜索相关代码库。 4. 与 Coze 智能体、飞书多维表格和字段捷径（Agent）组合，实现高效的数据抓取与批量 AI 处理，适用于社交媒体数据分析、AI 内容生成、情绪分析等。 5. 在专业场景提效、教育学术赋能、商业创新与生活服务等领域用途广泛，如辅助办公、教学设计、电商运营等。
2025-03-13