与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势？

与StableDiffusion相比，Janus Pro在文本到图像生成任务上有以下优势：

1. 架构创新优势
   • 路径分离更高效：Janus Pro采用创新的自回归框架，将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径，避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突，使模型灵活性大大提升。而StableDiffusion没有这种分离设计，在处理复杂任务时可能存在一定局限。
   • 处理机制轻量化：Janus Pro引入修正流，用轻量化的生成机制解决文本到图像生成难题，减少复杂架构改动需求的同时保证生成效果。
2. 性能表现优势
   • 生成契合度更高：Janus Pro在训练策略上进行了精心优化，能够更高效地提取信息，生成的图像与文本描述的契合度更高。
   • 质量与细节更好：Janus Pro通过扩展训练数据和增大模型规模，在生成图像的质量和细节丰富度上更出色。
   • 基准测试更优：在GenEval和DPG - Bench等基准测试中，Janus Pro的表现优于StableDiffusion。
3. 数据优势
   • 数据多样化：Janus Pro训练过程中使用了海量数据，在视觉生成方面引入7200万张高质量合成图像，使真实数据和合成数据比例达到1：1，让模型生成图像时可借鉴更多风格和元素。StableDiffusion在数据多样性和规模上可能相对较弱。
   • 多模态数据丰富：在多模态理解的训练数据方面，Janus Pro参考了DeepSeekVL2，并额外增加了约9000万个样本，涵盖各种领域和场景，有助于提升对文本的理解，进而更好地指导图像生成。
4. 多模态融合优势
   • 多模态统一理解：Janus Pro是统一多模态大语言模型，能无缝对接图像与文本信息，实现多模态信息的统一理解与生成。而StableDiffusion主要侧重于图像生成，在多模态理解的全面性和深度上可能不如Janus Pro。
   • 上下文理解更强：Janus Pro支持更多的上下文理解功能，用户可通过与AI对话让其根据上下文调整生成内容，极大提升创作自由度与灵活性。