DeepSeekは画像生成できるのか？Janus Pro 7Bの力をNovita AIで解き放とう

答えは YES: Deepseek Janus Pro 7B が DALL-E3 を凌ぐ
Janus Pro と DeepSeek LLM を組み合わせて最高のパフォーマンスを実現
非常に低価格で DeepSeek にアクセスする方法
結論

DeepSeek R1 0528 が Novita AI モデルライブラリで利用可能になったことをお知らせします。また、Novita は DeepSeek R1 Turbo を導入しました。これは 3 倍のスループット、関数呼び出しの完全サポート、期間限定 60% 割引を提供します。

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DeepSeek は DeepSeek R1、Deepseek V3、Deepseek V3 0324、そして 2 日前にリリースされた DeepSeek R1 0528 などの大規模言語モデルで広く認知されていますが、その能力は言語処理をはるかに超えています。実際、DeepSeek は 2025 年初頭に Janus Pro をリリースし、画像生成においても大きな進歩を遂げています。

この記事では、Janus Pro の特徴と能力を詳しく解説し、DeepSeek が言語理解だけでなく視覚的創造性においても AI の限界を押し広げている様子を紹介します。

答えは YES: Deepseek Janus Pro 7B が DALL-E3 を凌ぐ

Janus Pro は DeepSeek の最新のマルチモーダル AI モデルで、テキストと画像の両方を含むタスクで優れた性能を発揮するよう設計されています。元の Janus モデルをベースに、高度なトレーニング戦略、大規模なデータセット、モデルサイズの拡大（1B バージョンと 7B バージョンが利用可能）などの重要な改善が導入されています。

Hugging Face より

Janus Pro 7B ができること

画像説明

プロンプト: このミームを説明してください。
応答:

この画像は、人気の「マッチョな Doge vs. Cheems」ミーム形式を用いて、2 種類のビジュアルエンコーディング手法をユーモラスに比較したものです。

分離型ビジュアルエンコーディング（マッチョな Doge）:

画像の左側には筋肉質でマッチョな Doge が描かれており、強力で効率的なビジュアルエンコーディング手法を表しています。これは、複雑な視覚タスクを容易に処理できる深層学習モデルなど、より堅牢で強力な視覚情報エンコーディングアプローチを象徴している可能性があります。

単一ビジュアルエンコーダ（Cheems）:

画像の右側には、小さくて筋肉質ではない Doge が座っており、よりシンプルで能力の低い単一ビジュアルエンコーダを表しています。これは、複雑なタスクではあまり性能を発揮しない可能性がある、基本的または従来型のアプローチなど、効率や能力が劣る視覚情報エンコーディング手法を象徴している可能性があります。

全体的な意味:

このミームは、2 つのビジュアルエンコーディング手法の長所をユーモラスに対比させています。「マッチョな Doge」はより高度で強力な手法を表し、「Cheems」はよりシンプルで能力の低い手法を表しています。これは、コンピュータビジョンや機械学習の分野における、より洗練されたエンコーディング技術の利点を強調することを意図していると考えられます。

テキスト認識

プロンプト: 数式を LaTeX コードに変換してください。
応答:

以下が LaTeX コードに変換された数式です:

[
A_n = a_0 \left[ 1 + \frac{3}{4} \sum_{k=1}^{n} \left( \frac{4}{9} \ ight)^k \ ight]
]

画像生成

プロンプト: 大きな茶色の目をした可愛らしい子ギツネ、背景に秋の葉、魅惑的で、不滅、ふわふわ、輝くたてがみ、花びら、フェアリーズム、Unreal Engine 5 と Octane Render、高精細、フォトリアリスティック、シネマティック、自然な色。

Janus Pro はどのような分野で特に優れているのか？

出典: Janus-Pro のリリース論文

Janus Pro と DeepSeek LLM を組み合わせて最高のパフォーマンスを実現

これらの例から、DeepSeek LLM の強力なテキスト理解・生成能力と、Janus Pro の優れた画像理解・生成能力を組み合わせることで、複数の領域において 1+1>2 の相乗効果を達成できることが明らかです。

インテリジェントなストーリー作成と可視化:

シナリオ: ユーザーがストーリーの冒頭やコンセプトを提供します。
DeepSeek LLM: ストーリーを拡張・洗練し、詳細なナラティブ、キャラクターの会話、シーン描写を生成します。
Janus Pro: DeepSeek LLM が生成したテキストに基づき、ストーリーの内容、雰囲気、キャラクターデザインに密接に沿ったイラストや主要シーンのビジュアルを作成します。

自動製品プロトタイプデザインとマーケティングコピー生成:

シナリオ: 企業が新製品のコンセプトを迅速に反復する必要がある場合。
DeepSeek LLM: 製品のコア機能とターゲット顧客に基づき、複数バージョンのマーケティングコピー、製品説明、ユーザーストーリーを生成します。
Janus Pro: DeepSeek LLM の説明とデザイン入力に基づき、製品スケッチ、コンセプトデザイン、使用シーンのビジュアルを迅速に作成します。

パーソナライズされた教育コンテンツとマルチモーダル学習教材の生成:

シナリオ: 学習ニーズの異なる学生向けに教育教材をカスタマイズする場合。
DeepSeek LLM: 特定の知識ポイントと学生の理解度に基づき、わかりやすいテキスト説明、練習問題、インタラクティブな Q&A を生成します。
Janus Pro: DeepSeek LLM が生成した抽象的な概念や複雑なプロセスを、理解を助ける直感的な図、フローチャート、シミュレーションシーンのビジュアルに変換します。

複雑なデータ解釈と可視化レポートの生成:

シナリオ: 大規模データセットを分析し、結果を非専門家にわかりやすく提示する場合。
DeepSeek LLM: 生データを分析し、主要な洞察を抽出し、トレンドを要約し、構造化された書面レポートと説明を生成します。
Janus Pro: DeepSeek LLM の分析結果に基づき、折れ線グラフ、棒グラフ、円グラフなどの対応する可視化グラフを自動的に作成し、データの洞察をビジュアルに変換します。

ゲーム開発における世界構築とキャラクターコンセプトデザイン:

シナリオ: ゲーム開発者がゲーム世界を迅速に構築し、キャラクターをデザインする必要がある場合。
DeepSeek LLM: ゲームのコアテーマとスタイルに基づき、詳細な世界構築のナラティブ、異なる地域の説明、文化的設定、キャラクターのバックストーリーや個性を生成します。
Janus Pro: DeepSeek LLM が提供するテキスト記述に基づき、シーンコンセプトアート、キャラクターデザインスケッチ、主要なプロップのビジュアルリファレンスを作成します。

非常に低価格で DeepSeek にアクセスする方法

ステップ 1: ログインしてモデルライブラリにアクセス

アカウントにログインし、モデルライブラリ ボタンをクリックします。

ステップ 2: モデルを選択

利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。

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ステップ 3: 無料トライアルを開始

選択したモデルの機能を試すために、無料トライアルを開始します。

ステップ 4: API キーを取得

API で認証するために、新しい API キーを提供します。「設定」ページに移動し、画像に示されているように API キーをコピーします。

ステップ 5: API をインストール

お使いのプログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用して API をインストールします。

インストール後、必要なライブラリを開発環境にインポートします。API キーを使用して API を初期化し、Novita AI LLM との対話を開始します。これは、Python ユーザー向けのチャット補完 API の使用例です。

from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="<YOUR Novita AI API Key>",
)

model = "deepseek/deepseek-r1-0528"
stream = True # or False
max_tokens = 2048
system_content = """Be a helpful assistant"""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)

ステップ 6: サードパーティプラットフォームに接続できます

Hugging Face: Novita AI エンドポイントを介して、Spaces、パイプライン、または Transformers ライブラリで DeepSeek R1 0528 を使用します。
エージェントおよびオーケストレーションフレームワーク: 公式コネクタとステップバイステップの統合ガイドを通じて、Novita AI を Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify、Langflow などのパートナープラットフォームと簡単に接続できます。
OpenAI 互換 API: Cline や Cursor など、OpenAI API 標準向けに設計されたツールとのシームレスな移行と統合を享受できます。

結論

DeepSeek LLM と Janus Pro 7B の統合は、マルチモーダル AI の新たなベンチマークを打ち立て、テキストと画像の両方に関連するタスクで優れた性能を発揮します。インテリジェントなストーリー作成からパーソナライズされた教育、複雑なデータ可視化に至るまで、その組み合わせた能力は多様な領域で比類のないパフォーマンスを提供します。

高度なトレーニング戦略、スケーラブルなモデルサイズ、シームレスなマルチモーダル機能により、DeepSeek Janus Pro 7B は DALL-E 3 などの競合を凌ぐだけでなく、AI 主導の創造性と生産性の可能性を再定義します。

よくある質問

Janus Pro 7B とは何ですか？

Janus Pro 7B は DeepSeek による最新のマルチモーダル AI モデルで、テキストと画像の両方のタスク向けに設計されています。

Janus Pro 7B は DALL-E 3 と比べてどうですか？

Janus Pro 7B は、優れたトレーニング戦略、強化されたビジュアルエンコーディング、およびテキストと画像のシナジーのための DeepSeek LLM とのシームレスな統合により、DALL-E 3 を上回ります。

Janus Pro 7B の主な利点は何ですか？

テキストと画像を同時に例外的な精度と創造性で処理できる能力であり、教育、ビジネス、エンターテイメントのアプリケーションに最適です。

Novita AI は、開発者がシンプルな API を使用して AI モデルを簡単にデプロイできる AI クラウドプラットフォームであり、また、構築とスケーリングのための手頃で信頼性の高い GPU クラウドを提供しています。

DeepSeekは画像生成できるのか？Janus Pro 7Bの力をNovita AIで解き放とう