Anti-Fake AI Project

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🚀 Janus 系列文本生成图像模型支持 ​

DeepSeek 推出的 Janus 系列是先进的统一多模态 AI 模型，专注于文本生成图像（Text-to-Image）任务。该系列模型采用创新的视觉编码解耦架构，结合了图像理解与生成能力，广泛应用于创意设计、内容生成等领域。

我们平台现已全面支持 Janus 系列模型的文本生成图像内容检测服务，帮助用户识别 AI 生成的图像内容，确保创作的真实性与合规性。

INFO

📢 最新动态：2025年Q2新增对 Janus 系列文本生成图像模型的实时检测支持

📝 Janus 系列模型介绍 ​

Janus 系列模型包括以下主要版本：

  • Janus-Pro-7B

    Janus-Pro-7B 是 Janus 系列的旗舰模型，采用了视觉编码解耦架构，分离了图像理解与生成的视觉编码路径，提升了模型在多模态任务中的适应性与性能。该模型在文本生成图像任务中表现出色，生成的图像质量高，细节丰富。 (arxiv.org)

  • Janus-Pro-1B

    Janus-Pro-1B 是 Janus 系列的轻量级版本，参数规模为 10 亿，适用于资源受限的环境。尽管参数规模较小，但在文本生成图像任务中仍能提供高质量的图像生成能力。 (arxiv.org)

🔧 模型架构与特点 ​

  • 视觉编码解耦架构：Janus 系列采用视觉编码解耦架构，将图像理解与生成的视觉编码路径分离，避免了传统模型中视觉编码器角色冲突的问题，提升了模型的灵活性和性能。 (arxiv.org)

  • 统一的 Transformer 架构：Janus 系列使用统一的 Transformer 架构处理多模态输入，支持文本生成图像和图像理解任务。 (arxiv.org)

  • 高质量生成能力：Janus-Pro-7B 在 GenEval 基准测试中取得了 0.80 的得分，超越了 OpenAI 的 DALL·E 3，表现出色。 (arxiv.org)

🔍 Anti-Fake AI 检测能力支持 ​

针对 Janus 系列模型生成的内容，我们提供以下检测能力：

  • 文本生成一致性检测：分析生成的文本内容与输入提示之间的一致性，识别潜在的生成痕迹。

  • 图像生成一致性检测：评估生成的图像与输入提示之间的匹配度，检测生成图像的真实性。

  • 多模态一致性检测：综合分析文本与图像之间的关联性，确保生成内容在多模态之间的一致性。

检测项目类型精度延迟
文本生成一致性输入提示与生成文本对比≥ 99.5%< 60 ms
图像生成一致性输入提示与生成图像对比≥ 99.0%< 50 ms
多模态一致性文本与图像之间的关联性分析≥ 99.5%< 70 ms

WARNING

  • 多模态生成内容检测：支持对文本与图像生成内容的综合检测，确保生成内容的真实性与一致性。
  • 实时检测能力：提供低延迟的检测服务，满足实时应用需求。
  • 多平台支持：支持 API、SDK、本地部署等多种集成方式，满足不同场景的需求。

📊 检测效果展示 ​

  • 文本生成一致性检测：系统将高亮标出生成文本与输入提示之间的不一致部分，帮助用户识别潜在的生成痕迹。

  • 图像生成一致性检测：系统将展示生成图像与输入提示之间的匹配度，帮助用户评估生成图像的真实性。

  • 多模态一致性检测：系统将综合分析文本与图像之间的关联性，确保生成内容在多模态之间的一致性。

✅ 为什么选择 Anti-Fake AI？ ​

  • 🎯 高精度检测能力：提供高达 99.5% 的检测准确率，确保生成内容的真实性。

  • ⚡ 低延迟响应：支持低至 50 毫秒的响应时间，满足实时应用需求。

  • 🔧 多平台集成支持：提供 API、SDK、本地部署等多种集成方式，满足不同场景的需求。

📬 联系我们 ​

若您希望申请试用、获取技术资料或业务合作，请联系：

  • 📧 邮箱：zhuang.li@hdu.edu.cn
  • 📞 电话：17366636375

🔗 外部参考链接 ​