Não satisfeita em abalar o mercado apresentando um chatbot com enorme potencial para bater de frente com a concorrência, a DeepSeek também apresentou o Janus Pro 7B, IA voltada para a geração de imagens a partir de texto e compreensão de outras imagens.
O modelo também é de código aberto, mas possui restrições específicas de licenciamento, semelhante ao Llama. Ele pode unificar tarefas de geração e compreensão de imagens, um desafio que outros modelos multimodais enfrentam ao comprometer eficiência ou desempenho em uma das áreas.
Na prática, o Janus-Pro-7B é um modelo avançado de inteligência artificial especializado na geração de imagens a partir de descrições textuais. Ele se apresenta como uma alternativa inovadora e altamente realista às principais plataformas do mercado, como Midjourney e DALL-E.
Diferente de seus concorrentes ocidentais, o modelo chama a atenção não apenas pela fidelidade visual dos resultados, mas principalmente por sua capacidade de interpretar prompts textuais complexos com alto nível de detalhe.
Sua tecnologia baseada em redes neurais profundas permite que ele compreenda nuances estilísticas e crie imagens altamente personalizáveis, se tornando assim uma ferramenta poderosa tanto para profissionais quanto para entusiastas da criação digital.
Como o Janus Pro 7B funciona
Ao contrário do DeepSeek, o Janus-Pro-7B ainda não possui uma interface gráfica oficial que facilite seu uso direto por meio de um site.
Isso significa que, por enquanto, os interessados precisam recorrer a métodos alternativos para experimentá-lo. Uma dessas opções é utilizar a plataforma Hugging Face, onde o modelo foi disponibilizado para testes interativos.
Outra alternativa é instalar e executar o modelo localmente, exigindo um conjunto específico de requisitos de hardware e software.
Essa limitação pode dificultar sua adoção por usuários menos experientes, mas também abre possibilidades para desenvolvedores que desejam integrar o modelo em seus próprios projetos.
O Janus Pro 7B utiliza uma arquitetura baseada no conceito de “dupla trilha” para processamento visual. Isso significa que ele separa os caminhos de codificação para entender e gerar imagens, mas mantém um único transformador para processar todas as informações.
Ele também incorpora o SigLIP-L como codificador visual, otimizando o trabalho com imagens de 384×384 pixels. É uma resolução menor que a de modelos como Midjourney, mas que prioriza a velocidade de processamento e a qualidade dentro de seu escopo de aplicações.
O Janus Pro 7B é considerado compacto no seu tamanho, com “apenas” 7 bilhões de parâmetros, mas consegue entregar um desempenho competitivo em relação a modelos maiores e mais especializados.
Sua eficiência será fundamental para aplicações que exigem rapidez e precisão em tarefas multimodais. A combinação da arquitetura com o tamanho reduzido faz do Janus Pro 7B um modelo ideal para desenvolvedores que buscam implementar soluções ágeis e robustas.
O Janus Pro 7B combina duas licenças complementares:
- a licença MIT, que permite uso e modificação livres para fins comerciais;
- e a licença específica da DeepSeek, que adiciona restrições éticas, como a proibição de uso militar e a geração de desinformação.
É uma proposta de licenciamento que busca equilibrar a acessibilidade com a responsabilidade ética no uso da tecnologia.
A ideia aqui é oferecer uma abordagem singular e unificada, priorizando uma eficiência na arquitetura de IA e, em função disso, resultados melhores e mais rápidos na geração de imagens.
O Janus Pro 7B é baseado no DeepSeek-LLM-7b, que já oferecia capacidades avançadas de processamento de linguagem e agora incorpora recursos visuais superiores.
O sistema de sub-amostragem 16x para geração de imagens é outro aspecto que chama a atenção nessa proposta.
A técnica permite manter a alta eficiência sem sacrificar a qualidade do material gerado. E esse é um grande desafio para qualquer plataforma de IA neste momento.
Testando o Janus-Pro-7B online pelo Hugging Face
Para aqueles que desejam experimentar o Janus-Pro-7B sem a necessidade de instalação, a opção mais prática é acessar o modelo diretamente no Hugging Face.
Primeiro, acesse o link: https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/Janus-Pro-7B
A plataforma oferece um ambiente simplificado, onde os usuários podem inserir descrições textuais e receber imagens geradas em poucos segundos.
Além disso, é possível personalizar aspectos visuais, como estilo, resolução e nível de detalhamento da imagem.
Essa versão online pode apresentar instabilidades devido à alta demanda, o que pode resultar em tempos de espera prolongados ou falhas temporárias no carregamento das imagens.
Como ocorre com outras ferramentas populares de IA, a alta procura pode causar lentidão ou até mesmo impedir o processamento imediato das solicitações.
Além disso, a disponibilidade dos servidores pode ser afetada por restrições de hardware, já que o modelo requer uma GPU potente para funcionar de forma eficiente.
Os usuários que desejam evitar essas limitações podem optar pela execução local, desde que tenham um sistema compatível para rodar a IA sem dependência de servidores externos.
Executando o Janus-Pro-7B localmente
Para aqueles que desejam maior controle sobre o processo de geração de imagens, a melhor alternativa é executar o Janus-Pro-7B localmente, no seu computador.
Por outro lado, isso exige um equipamento com especificações robustas, incluindo uma GPU com pelo menos 8 GB de VRAM, suporte a Python 3.8 ou superior, além de bibliotecas como PyTorch e Transformers. O modelo também requer um espaço mínimo de 10 GB no disco para armazenar seus arquivos.
Uma vez instalado, o usuário pode gerar imagens personalizadas sem depender de servidores online, além de ajustar parâmetros avançados para otimizar os resultados.
Passo a passo para instalar e rodar o modelo no PC
O processo de instalação do Janus-Pro-7B envolve a configuração de um ambiente adequado para sua execução.
O primeiro passo é instalar as bibliotecas essenciais com o comando pip install torch torchvision transformers. Depois, o modelo pode ser baixado do Hugging Face e carregado no Python por meio do seguinte código:
from transformers import pipeline
generator = pipeline(“text-to-image”, model=”deepseek-ai/Janus-Pro-7B”)
Com isso, basta inserir um prompt descritivo para gerar uma imagem.
O uso local permite ajustes refinados, como a definição do número de etapas de inferência e a escolha de uma semente aleatória para variações no resultado final.
Possibilidades e integração com projetos criativos
O Janus-Pro-7B não apenas serve para a criação de imagens individuais, mas também pode ser integrado a fluxos de trabalho mais complexos.
Desenvolvedores podem usá-lo para criar aplicativos que geram imagens automaticamente a partir de descrições de usuários. Além disso, empresas do setor criativo podem incorporá-lo em softwares de design e animação para ampliar as possibilidades artísticas.
A execução local também permite personalizar completamente o modelo para necessidades específicas, garantindo um controle muito maior do que as plataformas online convencionais.