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https://huggingface.co/deepseek-ai/Janus-1.3B

讨论总结

整个讨论围绕DeepSeek发布的Janus - 1.3B多模态模型展开。讨论内容包括模型的原理、性能优势、存在的问题、在不同设备上的运行情况、商业用途、许可限制等多个方面，大家的态度不一，有的表示惊叹、期待和认可，有的则表示失望或提出批评，讨论热度较高且话题丰富。

主要观点

  1. 👍 对Janus - 1.3B模型论文内容感到震撼。
    • 支持理由：模型有独特的视觉和文本编码处理方式。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Janus是一种新的自回归框架，性能超越之前统一模型。
    • 正方观点：它统一多模态理解和生成并解决了之前方法的局限性。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 因llamacpp未支持新模型而难以兴奋。
    • 解释：由于llamacpp未添加支持，影响对新模型的期待。
  4. 🤔 对Janus - 1.3B模型的试用充满期待。
    • 解释：被模型的功能吸引，想要尝试。
  5. 😕 对Janus - 1.3B模型表示失望。
    • 解释：不是自己期待中的模型类型。

金句与有趣评论

  1. “😂 This paper… blows my mind.”
    • 亮点：表达对模型论文内容的惊叹。
  2. “🤔 Janus is a novel autoregressive framework that unifies multimodal understanding and generation.”
    • 亮点：概括Janus模型的特性。
  3. “👀 Yeah can’t get excited about new models because llama.cpp doesn’t add support lol”
    • 亮点：幽默地表达因缺少支持而对新模型不兴奋。
  4. “😎 DeepSeek is what we wish Meta would have been.”
    • 亮点：将DeepSeek与Meta对比，表达对DeepSeek的赞赏。
  5. “😕 Dang not the deek seek model I was hoping for. Maybe next time we get a new small smart coding model?”
    • 亮点：直白地表达失望并提出期待。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极惊叹、期待、认可的情绪，也有消极失望、批评的情绪。主要分歧点在于模型的性能表现、对特定需求的满足程度以及外部支持情况。积极者可能是看到模型的创新点和潜力，消极者可能是在试用或了解后发现模型的不足或未达到自己的期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：多模态模型的进一步发展以及如何解决现有问题，如性能提升、更好的设备支持等。
  • 潜在影响：如果多模态模型性能提升和应用普及，可能会对图像生成、人工智能相关领域产生推动作用，甚至可能改变纯文本LLM的发展趋势。

详细内容：

《DeepSeek 发布 Janus 模型，Reddit 上引发热烈讨论》

近日，Reddit 上一则关于 DeepSeek 发布 Janus 这一具有图像生成能力的 1.3B 多模态模型的帖子引发了众多网友的关注。该帖子获得了较高的热度，众多网友纷纷参与讨论，发表了各自的见解。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为这个模型在表面上看起来超级直观，让人好奇其能被推进到何种程度。也有人对模型的性能提出了疑问，如一位用户分享道：“我测试了一下，它输出的图像质量较低，在构图方面存在困难，远未达到最先进水平。但生成速度相对较快，在 4090 上使用闪存注意力，几秒钟内就能生成 16 张图像。”

关于模型的应用和支持方面，有用户想知道 llama.cpp 是否会实现多模态模型，还有用户探讨了如何在不同设备上运行该模型以及所需的硬件条件。比如，有用户称在自己的 3060 显卡（12G）上运行时出现了 VRAM 不足的情况，而将并行生成数量改为 1 后解决了问题。

对于模型的未来发展，有人认为随着越来越多的模型是多模态的，纯文本的 LLM 可能会被淘汰。同时，也有人好奇它能否按照指令很好地工作，比如“<image_placeholder>\n 更改裙子颜色为绿色”。

在讨论中，也存在一些共识。大家普遍认为 Janus 模型目前还存在一些不足，但它为未来的发展打开了新的大门。

总的来说，Reddit 上关于 Janus 模型的讨论十分热烈，大家从不同角度对其进行了分析和探讨，既期待它的进一步完善，也对其当前的表现进行了客观的评价。