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話題のJanus Pro 1Bを使ってみました。基本的にはレポジトリにあるコードベースで行っています。コードはGitHubで示します。

naoyaikeda/januspro1b

まあ、基本的にはやっていることは大したことはないです。レポジトリのコードでプロンプトを少しいじったくらいですね。Janusを使用している例はあったのでその延長上でやった感じです。コードとしては以下の感じです。

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#
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# CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM

from janus.models import MultiModalityCausalLM, VLChatProcessor
import numpy as np
import os
import PIL.Image

# specify the path to the model
model_path = "deepseek-ai/Janus-Pro-1B"
vl_chat_processor: VLChatProcessor = VLChatProcessor.from_pretrained(model_path)
tokenizer = vl_chat_processor.tokenizer

vl_gpt: MultiModalityCausalLM = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path, trust_remote_code=True
)
vl_gpt = vl_gpt.to(torch.bfloat16).cuda().eval()

conversation = [
    {
        "role": "User",
        "content": "Toyota Sprinter AE86, White Car, (((Course out from curve))), (((Crashing))), , Dynamic Lighting, Dynamic Angle, (((Headlong into the valley)))",
    },
    {"role": "Assistant", "content": ""},
]

sft_format = vl_chat_processor.apply_sft_template_for_multi_turn_prompts(
    conversations=conversation,
    sft_format=vl_chat_processor.sft_format,
    system_prompt="",
)
prompt = sft_format + vl_chat_processor.image_start_tag


@torch.inference_mode()
def generate(
    mmgpt: MultiModalityCausalLM,
    vl_chat_processor: VLChatProcessor,
    prompt: str,
    temperature: float = 1,
    parallel_size: int = 16,
    cfg_weight: float = 5,
    image_token_num_per_image: int = 576,
    img_size: int = 384,
    patch_size: int = 16,
):
    input_ids = vl_chat_processor.tokenizer.encode(prompt)
    input_ids = torch.LongTensor(input_ids)

    tokens = torch.zeros((parallel_size*2, len(input_ids)), dtype=torch.int).cuda()
    for i in range(parallel_size*2):
        tokens[i, :] = input_ids
        if i % 2 != 0:
            tokens[i, 1:-1] = vl_chat_processor.pad_id

    inputs_embeds = mmgpt.language_model.get_input_embeddings()(tokens)

    generated_tokens = torch.zeros((parallel_size, image_token_num_per_image), dtype=torch.int).cuda()

    for i in range(image_token_num_per_image):
        outputs = mmgpt.language_model.model(inputs_embeds=inputs_embeds, use_cache=True, past_key_values=outputs.past_key_values if i != 0 else None)
        hidden_states = outputs.last_hidden_state

        logits = mmgpt.gen_head(hidden_states[:, -1, :])
        logit_cond = logits[0::2, :]
        logit_uncond = logits[1::2, :]

        logits = logit_uncond + cfg_weight * (logit_cond-logit_uncond)
        probs = torch.softmax(logits / temperature, dim=-1)

        next_token = torch.multinomial(probs, num_samples=1)
        generated_tokens[:, i] = next_token.squeeze(dim=-1)

        next_token = torch.cat([next_token.unsqueeze(dim=1), next_token.unsqueeze(dim=1)], dim=1).view(-1)
        img_embeds = mmgpt.prepare_gen_img_embeds(next_token)
        inputs_embeds = img_embeds.unsqueeze(dim=1)


    dec = mmgpt.gen_vision_model.decode_code(generated_tokens.to(dtype=torch.int), shape=[parallel_size, 8, img_size//patch_size, img_size//patch_size])
    dec = dec.to(torch.float32).cpu().numpy().transpose(0, 2, 3, 1)

    dec = np.clip((dec + 1) / 2 * 255, 0, 255)

    visual_img = np.zeros((parallel_size, img_size, img_size, 3), dtype=np.uint8)
    visual_img[:, :, :] = dec

    os.makedirs('generated_samples', exist_ok=True)
    for i in range(parallel_size):
        save_path = os.path.join('generated_samples', "img_{}.jpg".format(i))
        PIL.Image.fromarray(visual_img[i]).save(save_path)


generate(
    vl_gpt,
    vl_chat_processor,
    prompt,
)

作成した画像は以下の通りです。

コード中で画像のサイズが指定されていますが、そこだけの変更だともろもろ不整合を起こして正しく動きません。スライスとかを中心に考える必要があるかなと思います。プロンプトはとりあえず、入れたプロンプトは反映されてはいるようです。ただ、入れたプロンプトが、Stable Diffusion系列を当てにしているところがある、カッコによる強調とかですがその辺を見直す必要が恐らくあります。

1Bであればダウンロードしてモデルの規模感的には一般的な、GPUで動作できるのではないかとの所感を持っています。

コードのライセンスの文言はよくある、MITライセンスですが、PC Watchの記事によれば、画像生成の時のトークン処理にLlamaが使われているようなので、Llamaのリスクはありそうという感じはします。

ローカルでも動作させてみました、スクリプトは、DeepSeekの提供のものそのものです。瞬間的にVRAM消費はGeForce RTX3060 12GBのものをほとんど持ってっているので、Janus Pro 1Bがサイズ的にはローカルで動かすのには限界のように思えます。

作成した画像は以下のものです。