DeepSeek Janus 是把图像理解与图像生成放进同一自回归模型体系的研究项目。Janus-Pro 提供 1B 和 7B 权重，既能回答图像问题，也能根据文本生成图像；仓库同时保留 Janus-1.3B 与使用 rectified flow 的 JanusFlow-1.3B。
来源：github.com/deepseek-ai/Janus 查看 GitHub 仓库 → 📘 使用教程 →同一模型体系处理图片问答、描述和文本生成图像，Janus-Pro 官方提供 1B 与 7B 两个规模。理解路径和生成路径使用不同视觉编码方式，再交给统一 Transformer 处理，用来减少两类任务对视觉表征的冲突。
来源：github.com/deepseek-ai/Janus同一模型体系处理图片问答、描述和文本生成图像，Janus-Pro 官方提供 1B 与 7B 两个规模。
来源：github.com/deepseek-ai/Janus理解路径和生成路径使用不同视觉编码方式，再交给统一 Transformer 处理，用来减少两类任务对视觉表征的冲突。
来源：github.com/deepseek-ai/Janus/blob/main/janus_pro_tech_report.pdf官方提供 Hugging Face 权重、Python 推理示例和 Gradio 演示；JanusFlow 还需安装 diffusers。示例默认使用 CUDA 与 bfloat16。
来源：github.com/deepseek-ai/Janus仓库同时包含 Janus、Janus-Pro 与 JanusFlow。三者的模型类、生成过程和额外依赖不同，不能混用同一段示例。
来源：github.com/deepseek-ai/JanusJanus-Pro 为理解任务使用 SigLIP 类视觉编码器，把图片特征适配进语言模型；生成任务则把图像离散为视觉 token，再由生成适配器与统一自回归 Transformer 交互，最后由视觉解码器还原图片。解耦发生在视觉编码入口，语言侧仍共享同一个 Transformer。JanusFlow 把生成分支改为 rectified flow，运行路径不同。
来源：github.com/deepseek-ai/Janus/blob/main/janus_pro_tech_report.pdf适合研究统一多模态模型、比较图像理解与生成共享骨干的效果、在受控环境做图片问答或文本生成图片原型。它不适合未经内容审核的公网生成服务，也不应直接处理敏感图片、未知大文件或需要确定性结论的高风险任务。
来源：github.com/deepseek-ai/Janus官方仓库没有 Git tag 或 GitHub Release。可核对的最新模型公告是 2025-01-27 发布 Janus-Pro，提供 1B 和 7B 权重；pyproject 包版本为 1.0.0，仓库当前 HEAD 日期为 2025-02-01。教程分别记录模型公告与包版本，避免把两者混为一次正式 release。
来源：github.com/deepseek-ai/Janusstatus: official_source_checked_not_installed_or_inferred | checked_at: 2026-09-23 | environment: 核对官方 README、pyproject.toml、requirements、代码与模型许可证、Janus-Pro 技术报告入口；未安装 PyTorch，未下载权重，未使用 GPU 推理 | limitations: 未验证模型下载大小、显存、速度、输出质量、基准复现、Gradio 或 FastAPI 网络暴露、内容安全与商业授权适配 | observed_output: pyproject 版本为 1.0.0，Python 要求 >=3.8；官方最新模型公告为 2025-01-27 的 Janus-Pro；示例加载 Janus-Pro-7B 时使用 trust_remote_code=True、bfloat16 与 CUDA
来源：github.com/deepseek-ai/Janus/blob/main/pyproject.toml相比 Show-o，Janus 把理解和生成的视觉编码路径拆开，再共享自回归 Transformer；Show-o 的初代方案把文本自回归与图像离散扩散放进单个 Transformer，后续 Show-o2 又加入 flow matching 和视频能力。需要复现 DeepSeek 的 1B/7B Janus-Pro 时选 Janus；研究图像、视频与混合模态生成时，应同时比较 Show-o2 的当前代码和权重。
来源：github.com/deepseek-ai/Janus (1) · github.com/showlab/Show-o (2)Janus 适合有 GPU 隔离环境、愿意审查远程代码和模型许可证的研究者。先固定版本、用 1B 和自有图片做最小验证，再测业务数据；若只是调用成熟图片理解 API，或无法承担权重、显存与内容治理，部署本地 Janus 的成本偏高。
来源：github.com/deepseek-ai/Janus先试 1B，用一组自有图片确认环境、接口、显存和输出格式；只有质量不足且硬件预算允许时再试 7B。官方示例默认 CUDA 与 bfloat16，CPU 路径没有在本教程验证。
它允许 Transformers 执行模型仓库中的自定义 Python 代码。应先审查文件、固定仓库和模型 revision，并在没有生产凭据的隔离环境运行，不能直接追随浮动 main。
不是。仓库代码使用 MIT，模型权重受 DeepSeek Model License 约束。该模型许可证允许符合条款的商业使用，但包含用途限制；分发或托管前要逐条审查。
不建议直接开放。先保持本机监听并限制上传大小，增加身份验证、内容审核、速率限制和日志脱敏；未知图片也要按不可信输入处理。
不是。官方 README 记录的 Janus-Pro 发布日是 2025-01-27，仓库 HEAD 为 2025-02-01。pyproject 的 1.0.0 是包版本，不能当作 2026 年模型发布。