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DeepSeek可以文生图吗

回答

DeepSeek 可以文生图。

DeepSeek 深夜发布的大一统模型 Janus-Pro 将图像理解和生成统一在一个模型中。全新的 Emu3 仅通过预测下一个 token 这一建模范式进行训练，可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成。Emu3 支持高质量文生图，支持灵活的分辨率和风格。

Janus-Pro-7B 远好于 Janus，更稳定，提示词更短。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。

此外，DeepSeek 开源的多模态模型 Janus-Pro 寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与 DALL-E 3 相比，Janus-Pro 在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70 亿）实现了更强的智能表现。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

DeepSeek深夜发布大一统模型 Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中

单一Transformer就可多模态！！！智源开源Emu3！！！（简述、特点、时间线、地址）简述：全新Emu3仅通过预测下一个token这一建模范式进行训练（无需扩散模型或组合等）：将视频、图像、文本编码到离散空间，从头开始训练了一个单一的Transformer模型以处理多模态序列的混合数据，可完成文本、图像、视频三种模态数据的理解和生成！特点：1）Emu3支持高质量文生图，支持灵活的分辨率和风格2）Emu3具有强大的视觉语言理解能力，能够观察物理世界并给出连贯的文本响应。重点是无需依赖CLIP和预训练的LLM即可实现3）Emu3可仅通过预测视频序列中的下一个token来生成视频，与使用扩散模型的Sora不同，并且还可根据现有视频进行扩展时间线：1）2024.9.27推出Emu3，并开源Emu3-Chat、Emu3-Gen模型2）2024.10.21开源图像模型Emu3-Stage1（512*512）和微调代码项目地址：[https://emu.baai.ac.cn/about](https://t.co/GXmoB8FMQn)代码地址：[https://github.com/baaivision/Emu3](https://t.co/S7oLPWn4Y1)模型地址：[https://huggingface.co/collections/BAAI/emu3-66f4e64f70850ff358a2e60f](https://t.co/dmgEJ1uS2h)

DeepSeek深夜发布大一统模型 Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中

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

1月29日 社区动态速览

《[一场关于DeepSeek的高质量闭门会：“比技术更重要的是愿景”](https://mp.weixin.qq.com/s/cXafYIotJUGUmWasXrJvcw)》DeepSeek以“比技术更重要的是愿景”引发全球AI热潮，其创始人梁文锋强调团队文化与长远智能探索。讨论会上指出，DeepSeek在技术上虽有优势，但资源有限，需聚焦核心；其推理模型推动效率提升，挑战传统SFT方法，标志着新的模型训练范式。DeepSeek不仅是低成本的开源项目，更是推动AI进步的力量。正如Marc Andreessen所言：“作为开源项目，这是对世界的一份深远馈赠。”《[DeepSeek再度开源：用Janus-Pro撕开算力铁幕](https://mp.weixin.qq.com/s/Sy9zG7nL7S8eSDzxH5LqSg)》DeepSeek近日开源了多模态模型Janus-Pro，寓意古罗马双面神雅努斯，既能进行视觉理解，也能生成图像。与DALL-E 3相比，Janus-Pro在参数上领先，并具备图像识别、地标识别等多种能力。该模型通过更优化的训练策略、更海量的数据和更大规模的参数（70亿）实现了更强的智能表现。正如文章所言：“以开源筑长阶，邀世界共赴星辰。”《[DeepSeek深夜发布大一统模型Janus-Pro将图像理解和生成统一在一个模型中](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SneLwRmsYiUaI6kvxltcEBPPnhb)》1.统一Transformer架构，使用同一个模型就能完成图片理解，图片生成2.提供1B和7B两种规模，适配多元应用场景3.全面开源，支持商用，MIT协议，部署使用便捷4.Benchmark表现优异，能力更全面

其他人在问
AI文生视频
以下是关于文字生成视频（文生视频）的相关信息： 一些提供文生视频功能的产品： Pika：擅长动画制作，支持视频编辑。 SVD：Stable Diffusion 的插件，可在图片基础上生成视频。 Runway：老牌工具，提供实时涂抹修改视频功能，但收费。 Kaiber：视频转视频 AI，能将原视频转换成各种风格。 Sora：由 OpenAI 开发，可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看：https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤（以梦 AI 为例）： 进入平台：打开梦 AI 网站并登录，新用户有积分可免费体验。 输入提示词：涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成：确认提示词无误后，选择模型、画面比例，点击「生成」按钮。 预览与下载：生成完毕后预览视频，满意则下载保存，不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora：OpenAI 发布的首款文生视频模型，能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景，可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频，视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
论文生成
以下是关于论文生成的相关信息： Deepseek V3 案例：有人用 Claude 做了一系列各种风格卡片的提示词，并在 V3 上进行尝试，效果不错。还有人把论文变成可视化。 ChatGPT 文本生成：以“词”为单位进行文本生成，存在随机性，有特定的“温度”参数控制较低排名单词的使用频率，对于文章生成“温度”为 0.8 效果较好。 论文写作的 AI 产品： 文献管理和搜索：Zotero 可自动提取文献信息，Semantic Scholar 是 AI 驱动的学术搜索引擎。 内容生成和辅助写作：Grammarly 提供文本校对等帮助，Quillbot 可重写和摘要。 研究和数据分析：Google Colab 支持 AI 和机器学习研究，Knitro 用于数学建模和优化。 论文结构和格式：LaTeX 结合自动化和模板处理格式，Overleaf 是在线 LaTeX 编辑器。 研究伦理和抄袭检测：Turnitin 和 Crossref Similarity Check 检测抄袭。 使用这些工具时要结合自身需求和写作风格，并仔细甄别内容。
2025-04-13
文生图
以下是关于文生图的简易上手教程： 1. 定主题：确定您需要生成的图片的主题、风格和要表达的信息。 2. 选择基础模型 Checkpoint：根据主题选择内容贴近的模型，如麦橘、墨幽的系列模型，如麦橘写实、麦橘男团、墨幽人造人等。 3. 选择 lora：在生成内容基础上，寻找重叠的 lora 以控制图片效果和质量，可参考广场上好看的帖子。 4. ControlNet：可控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字等，属于高阶技能。 5. 局部重绘：下篇再教。 6. 设置 VAE：无脑选择 840000 即可。 7. Prompt 提示词：用英文写想要 AI 生成的内容，使用单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法和长句。 8. 负向提示词 Negative Prompt：用英文写想要 AI 避免产生的内容，同样是单词和短语组合，用英文半角逗号隔开，不用管语法。 9. 采样算法：一般选 DPM++2M Karras 较多，也可参考 checkpoint 详情页上模型作者推荐的采样器。 10. 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数一般在 30 40 之间。 11. 尺寸：根据个人喜好和需求选择。 以下是一些常见的文生图工具和模型： 1. 腾讯混元 2. luma 3. Recraft 4. 文生图大模型 V2.1L（美感版） 5. 美图奇想 5.0 6. midjourney 7. 快手可图 8. Flux.1.1 9. Stable Diffusion 3.5 Large 10. Imagen 3 网页版
2025-04-12
文生图工具
以下是关于文生图工具的相关信息： 常见的文生图工具包括： DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真图片。 StableDiffusion：开源工具，可生成高质量图片，支持多种模型和算法。 MidJourney：因高质量图像生成效果和友好界面在创意设计人群中受欢迎。 更多文生图工具可在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104）查看。 Stability AI 推出的基于 Discord 的媒体生成和编辑工具的文生图使用方法： 点击链接进入官方 DISCORD 服务器：https://discord.com/invite/stablediffusion 。 进入 ARTISAN 频道，任意选择一个频道。 输入/dream 会提示没有权限，点击链接，注册登录，填写信用卡信息以及地址，提交后可免费试用三天，三天后开始收费。 输入/dream 提示词，和 MJ 类似，可选参数有五类，包括 prompt（提示词，正常文字输入，必填项）、negative_prompt（负面提示词，填写负面提示词，选填项）、seed（种子值，可以自己填，选填项）、aspect（长宽比，选填项）、model（模型选择，SD3，Core 两种可选，选填项）、Images（张数，14 张，选填项）。完成后选择其中一张。 Tusiart 文生图的简易上手教程： 定主题：确定生成图片的主题、风格和表达的信息。 选择基础模型 Checkpoint：根据主题找内容贴近的 checkpoint，如麦橘、墨幽的系列模型。 选择 lora：寻找内容重叠的 lora 控制图片效果及质量。 ControlNet：控制图片中特定图像，如人物姿态、生成特定文字、艺术化二维码等。 局部重绘：下篇再教。 设置 VAE：无脑选择 840000 。 Prompt 提示词：用英文写需求，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 负向提示词 Negative Prompt：用英文写避免产生的内容，单词和短语组合，用英文半角逗号隔开。 采样算法：一般选 DPM++2M Karras，也可参考模型作者推荐的采样器。 采样次数：选 DPM++2M Karras 时，采样次数在 30 40 之间。 尺寸：根据个人喜好和需求选择。
2025-04-12
文生图大模型排名
以下是文生图大模型的排名（从高到低）： 1. Imagen 3：真实感满分，指令遵从强。 2. Recraft：真实感强，风格泛化很好，指令遵从较好（会受风格影响）。 3. Midjourney：风格化强，艺术感在线，但会失真，指令遵从较差。 4. 快手可图：影视场景能用，风格化较差。 5. Flux.1.1：真实感强，需要搭配 Lora 使用。 6. 文生图大模型 V2.1L（美感版）：影视感强，但会有点油腻，细节不够，容易糊脸。 7. Luma：影视感强，但风格单一，糊。 8. 美图奇想 5.0：AI 油腻感重。 9. 腾讯混元：AI 油腻感重，影视感弱，空间结构不准。 10. SD 3.5 Large：崩。
2025-04-12
论文生成提示词
以下是为您整理的关于论文生成提示词的相关内容： 1. 在关于 DALL·E 3 论文的研究中，提示词包括： 给评分员提供完整的图像描述内容，要求评分员选择更符合文本描述的图像。 让评分员想象自己正在借助工具根据文本生成图像，并选择希望看到的图像。 让评分员从人的身体部位、面部和姿势、对象的位置等方面判断图像的连贯性。 但 DALL·E 3 仍存在空间感知不佳、构建文本描述生成器时的功能不可靠、生成的图片在重要细节上产生幻觉等问题。 2. 云舒为读懂 Claude 论文使用的提示词： “论文深度剖析导师”提示词，可用于深度理解文本，如解读公众号文章、专业论文、书籍、在线课程等。 还可用于求职分析，拆解岗位描述并定制求职攻略，甚至作为自我介绍的“测谎仪”。 希望以上内容对您有所帮助。
2025-04-10
deepseek官方教程
以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。
2025-04-15
我想让DEEPSEEK帮我写一篇论文，题目已经定好了，怎么给他输入指令
以下是给 DeepSeek 输入指令以帮助您写论文的一些建议： 1. 采用结构化提示词： 优先保留专业领域术语和技术词汇，这些术语通常具有高信息价值。 对不同类型的信息设置权重，按优先级排序：任务定义>关键约束>专业术语>定量信息>方法论>背景。 以完整语义单元为基本保留单位，而非单个词语，确保压缩后的内容仍保持语义完整性。 避免详细指导思考过程，让模型自主生成思维链。 2. 高阶能力调用： 文风转换矩阵：例如“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象”“将产品说明书改写成《史记》列传格式”“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话”。 领域穿透技术：如行业黑话破解“解释 Web3 领域的'胖协议瘦应用'理论”。 3. 场景化实战策略： 创意内容生成。 技术方案论证。 4. 效能增强技巧： 对话记忆管理：包括上下文锚定（如“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010”）、信息回溯（如“请复述之前确认的三个设计原则”）、焦点重置（如“回到最初讨论的供应链问题”）。 输出质量控制：针对过度抽象、信息过载、风格偏移等问题，使用相应的修正指令。 5. 特殊场景解决方案： 长文本创作：可采用分段接力法，如“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应”。 敏感内容处理：使用概念脱敏法（如“用经济学原理类比说明网络审查机制”）或场景移植法（如“假设在火星殖民地讨论该议题”）。 在输入指令时，您需要清晰明确地描述论文的题目、研究目的、主要论点、关键论据、期望的结构和风格等重要信息，以便 DeepSeek 能够为您生成符合要求的内容。
2025-04-14
coze搭建工作流调用deepseek如何把模型的输出存入到多维表中
以下是将模型的输出存入到多维表中的步骤： 1. 逐步搭建 AI 智能体： 搭建整理入库工作流。 设置大模型节点提取稍后读元数据，使用 MiniMax 6.5s 245k，设置最大回复长度至 50000，以确保能完整解析长内容网页。 进行日期转时间戳，后续的飞书多维表格插件节点在入库日期字段时只支持 13 位时间戳，需要使用「日期转时间戳time_stamp_13」插件进行格式转化。 把稍后读元数据转换为飞书多维表格插件可用的格式，飞书多维表格插件目前（2024 年 08 月）只支持带有转义符的 string，以 Array<Object>格式输入，所以必须将之前得到的元数据数组进行格式转换。 添加「飞书多维表格add_records」插件，只需要设置{{app_token}}与{{records}}参数，将元数据写入飞书表格。 2. 搭建 Coze 工作流： 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。 在编排页面，给智能体编辑好人设，可先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动补全更精细的描述。点击工作流的+，创建一个工作流。 大模型节点把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架生成对应文案。 生图节点将输出给到图像生成组件画图。 结束输出时，两个输出给到最终的 end 作为最终的输出。注意在编写系统提示词时，如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，需要用{{input}}作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，调试至满意后点击发布。
2025-04-14
Deepseek自动生成网站前端页面
以下是关于 DeepSeek 自动生成网站前端页面的相关内容： DeepSeek v3 能力更新后虽能生成炫目的前端页面，但多为静态且实用性有限。可结合飞书多维表格将生成的漂亮前端变为真实的系统，如【智能作业分发系统】。 该系统整体包括用户登陆（可加飞书调查表二维码实现注册）、作业类型、作业详情（含连连看游戏、AI 智能问答、考试系统）。其实现逻辑为用户登陆系统后进入页面看到老师分配的作业分类，选择分类进入作业详情页面，详情页有学习单词发音及三个模块。 对于小白，可用飞书作数据源，通过飞书 API 接口获取内容，用 DeepSeek v3 制作前端+后端（用 Trae 更方便）。获取请求参数时，测试成功后的示例代码中有完整的请求参数和请求体可直接复制使用。创建前后端时，若用 DeepSeek 官网搭建需按代码目录结构创建对应文件（用 Trae 可省略），首次运行可能遇到飞书 API 未正确配置 CORS 导致浏览器拦截请求的问题，V3 会给出修改意见。 此外，Same dev 能像素级复制任意 UI 界面并生成前端代码，支持多种文件格式和技术栈代码，但免费额度消耗快，网站被谷歌标记。360 智脑复现了 DeepSeek 强化学习效果并发布开源模型 LightR114BDS。 AI 时代生存法则：会提需求比会写代码更重要，会开脑洞比会复制粘贴更值钱，真正的大佬都是让 AI 当乙方！
2025-04-13
deepseek写论文
以下是关于 DeepSeek 在不同方面应用的相关信息： 应用场景：包括脑爆活动方案、会议纪要、批量处理客户评论、分析总结复盘内容、生成专业软件使用过程、写小说框架、写论文、写文案、写小红书笔记、写周报、做设计头脑风暴、做网站、分析感情问题等。 优势与不足：在写文方面全面领先，但长文可能太发散、文风用力过猛导致审美疲劳，且模型多样性不够，相同 prompt 提问多次答案雷同。 应对策略：写理性文章时，可先与 DeepSeek 讨论思路，再用 Cloud 3.5 批量生成；用 O1 模型对创作的字数控制有一定效果，也可通过多轮对话让 AI 增删改查来调整字数。 创作相关：模仿特定小说家的文学方式创作小说，需在提示词中描述文风特征；邀请大家在腾讯频道发布用 AI 写的小说并鉴赏。 发展历程：DeepSeek 历时 647 天在大语言模型（LLM）领域取得突破，发布 13 篇论文。谷歌 CEO 坦言 Deep Seek 的突破标志着 AI 的全球化进程。
2025-04-13
使用Deepseek写论文有哪些固定指令模板
以下是使用 DeepSeek 写论文的一些指令模板： 1. 进阶控制技巧： 思维链引导： 分步标记法：请逐步思考：1.问题分析→2.方案设计→3.风险评估 苏格拉底式追问：在得出最终结论前，请先列举三个可能存在的认知偏差 知识库调用： 领域限定指令：基于 2023 版中国药典，说明头孢类药物的配伍禁忌 文献引用模式：以 Nature 2022 年发表的论文为参考，解释 CRISPRCas9 最新突破 多模态输出 2. 高级调试策略： 模糊指令优化： 问题类型：宽泛需求 修正方案：添加维度约束 示例对比：原句：“写小说”→修正：“创作以 AI 觉醒为背景的悬疑短篇，采用多视角叙事结构” 问题类型：主观表述 修正方案：量化标准 示例对比：原句：“写得专业些”→修正：“符合 IEEE 论文格式，包含 5 项以上行业数据引用” 迭代优化法： 首轮生成：获取基础内容 特征强化：请加强第三段的技术细节描述 风格调整：改用学术会议报告语气，添加结论部分 最终校验：检查时间逻辑一致性，列出可能的事实性错误 3. 核心原理认知： AI 特性定位： 多模态理解：支持文本/代码/数学公式混合输入 动态上下文：对话式连续记忆（约 8K tokens 上下文窗口，换算成汉字是 4000 字左右） 任务适应性：可切换创意生成/逻辑推理/数据分析模式 系统响应机制： 采用意图识别+内容生成双通道 自动检测 prompt 中的：任务类型/输出格式/知识范围 反馈敏感度：对位置权重（开头/结尾）、符号强调敏感 4. 基础指令框架： 四要素模板 格式控制语法： 强制结构：使用```包裹格式要求 占位符标记：用{{}}标注需填充内容 优先级符号：>表示关键要求，!表示禁止项 5. 高阶能力调用： 文风转换矩阵： 作家风格移植：“用鲁迅杂文风格写职场 PUA 现象” 文体杂交：“将产品说明书改写成《史记》列传格式” 学术口语化：“把这篇论文摘要翻译成菜市场大妈能听懂的话” 领域穿透技术：行业黑话破解→“解释 Web3 领域的‘胖协议瘦应用’理论” 商业决策支持 6. 场景化实战策略： 创意内容生成 技术方案论证 7. 效能增强技巧： 对话记忆管理： 上下文锚定：“记住当前讨论的芯片型号是麒麟 9010” 信息回溯：“请复述之前确认的三个设计原则” 焦点重置：“回到最初讨论的供应链问题” 输出质量控制： 问题类型：过度抽象 修正指令：“请具体说明第三步操作中的温度控制参数” 问题类型：信息过载 修正指令：“用电梯演讲格式重新组织结论” 问题类型：风格偏移 修正指令：“回归商务报告语气，删除比喻修辞” 8. 特殊场景解决方案： 长文本创作： 分段接力法：“先完成故事大纲→逐章扩展→最后进行伏笔校验”“确保新章节与前文的三处细节呼应” 敏感内容处理： 概念脱敏法：“用经济学原理类比说明网络审查机制” 场景移植法：“假设在火星殖民地讨论该议题”
2025-04-13