以下是关于 Janus 的相关信息：
我踢了几脚神像，在小庙上踩了几脚又怂恿小伙伴偷吃贡品，各自干了些不敬的“大坏事”这事当然没瞒住，老人们大惊失色，操起竹竿做的劳斯把子就打，我不晓得用普通话怎么说，那是湘中农村用竹竿从底端劈开，束好上面用来赶鸡鸭和野狗的工具，就这样我们几个小孩撒丫子乱跑，像鸡鸭和野狗一样狼狈地夺路逃窜。最后被暴揍一顿，流着鼻涕哭哭啼啼，跪在庙前跟在老人身后貌似虔诚，惶恐畏惧的说些道歉祈求原谅的话。隔了一段时间，我说这个根本就不灵你看我不屁事没有？紧接着脑瓜就受到爆栗暴击：那是因为我们虔心道歉拯救得及！得，没处说理了。“看了看大家，发现他们正专注听讲。我接着说：”那时一下子感觉佛陀变得亲切起来，再也不是高高在上金光闪闪的佛。原来他跟我们一样也是活生生的人。但这也给后面抑郁挖了个大坑。不管他们怎么说，大体上人类宗教都有两面。一是天堂，许诺人们最美好的愿望最渴望实现的理想；二是地狱，营造人类最深处的恐惧。佛教有极乐世界，十八层地狱，无尽轮回永世不得超生之语；基督教有天堂，炼狱地狱末日审判。就连不算宗教的儒家也有大同理想，而对应的反面则是钉在耻辱柱上遗臭万年。左手和右手，渴望和恐惧，本质上都是胡萝卜加大棒，读书人不想出家可以作为居士在家修行，
通俗解释：JanusFlow就像一个会"看图画+编故事+自己画画"的聪明机器人🤖1.两个超能力：它有两种本领🧠理解模式：用"超级眼镜"(SigLIP-L)仔细看图片（最大384x384大小），还能读文字✏️画画模式：用"魔法画笔"(校正流+SDXL-VAE)自己创作同样大小的图片2.聪明的大脑：它的核心是DeepSeek语言模型（相当于一个特别会编故事的AI），已经学习过很多知识3.特别训练法：先自己看很多图画书学习（预训练）然后老师手把手教它（监督微调）最后用"精华浓缩法"(EMA)保存最好的学习成果解释：为什么用Transformer大一统模型，不用Diffusion模型扩散模型（Diffusion Models）在图像生成上质量更高，但Janus-Pro的设计目标不同：任务导向：Janus-Pro追求多任务统一（理解+生成），而扩散模型更专注生成质量。效率考量：扩散模型需要多次迭代去噪（如Stable Diffusion约20步），而自回归生成可能更实时。架构简洁性：保持单一Transformer架构，降低训练和部署成本。好处：统一Transformer架构：一个大脑，两种思维架构本质：虽然视觉处理分两条路，但后续处理仍用同一个Transformer（类似人脑不同区域处理不同信息）。关键设计：参数共享：底层Transformer同时学习理解和生成任务，促进知识迁移（例如学会「猫」的概念后，生成时自然能画猫）。注意力机制：通过跨模态注意力（如文字关注图像区域），实现图文深度对齐。灵活性：可通过调整输入（如切换理解/生成路径的Token）快速切换任务模式，无需重新训练模型
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