深まるマルチモーダルAIの世界：Janus Proが拓く画像理解と生成の未来
Janus Proの概要と開発背景
Janus Proは、DeepSeekが開発している新世代のマルチモーダルAIモデルである。音声認識や自然言語処理、画像生成など、さまざまな分野でAIが活用され始めた昨今において、単一のモデルで多様なタスクをこなすマルチモーダルAIの重要性が高まっている。その中でもJanus Proは、画像を理解するだけでなく、テキスト入力から画像を新たに生成する機能も備えており、両方向の処理を統合した先進的なアプローチが注目されている。
そもそもマルチモーダルAIとは、人間が五感を使うように、テキスト・音声・画像・動画といった複数のデータモードを同時に扱うAI技術を指す。多くの従来モデルはテキストや画像といった単一モーダルを中心としていたが、近年ではGPTなどの大規模言語モデルと画像モデルを組み合わせたシステムが普及し始めている。たとえば、テキストを入力すると画像を出力する拡散モデル（Diffusion Model）系の画像生成AIが有名だが、そこでは画像理解と生成が明確に分割されているケースも多い。対してJanus Proは、単一モデルの内部にテキスト処理と画像処理の両方を備え、相互の情報を交差させながら推論を行う点に強みがある。
Janus Proの前身となるJanusシリーズは、DeepSeekの研究チームが数回にわたって発表してきた。初期モデルでは小規模なパラメータ数で、基本的な画像理解と限定的な画像生成を可能にする仕組みを試験的に導入していた。そこから徐々にモデルを拡張し、Janus Proではパラメータ数やアーキテクチャの改良により、より高解像度かつ精巧な出力を実現している。開発陣は従来の拡散モデルとは異なるオートレグレッシブ（自己回帰）方式をベースにした設計を採用しており、その点でもユニークな研究姿勢がうかがえる。
このオートレグレッシブ方式は、本来テキスト生成などで一般的に使われてきたアプローチであり、画像生成においては拡散モデルが台頭している現在ではやや珍しい。しかし、VQ-VAE（Vector Quantized Variational Autoencoder）やVQ-GANなどの技術を組み合わせることで、画像を離散的なコードブックに変換し、あたかも文章を綴るかのようにコードを予測して画像を構成していくことが可能になった。Janus Proが採用するVQトークナイザは、画像を固定長のID列に圧縮し、それをテキストトークンとの併用で取り扱う設計を行っている。これによって、画像理解の際は画像からID列を取り出し言語モデルに流し込み、逆に画像生成の際は言語モデルがID列を生み出し、それを画像へ復号する。こうした設計により、単一の大規模モデルが理解と生成の両方を一貫して行うことを可能としている。
YouTube上では、Janus Proの動作デモが公開されており、動画の冒頭では既にリリース済みのDeepSeek R1モデルが大きな話題を呼んだことにも触れられている。画像理解と画像生成の両方をカバーするJanus Proはさらなる衝撃をもたらすと考えられており、AIコミュニティのみならず、株式市場や産業界にも影響を及ぼすのではないかと動画では語られている。特に、画像入力に対してテキスト応答を行う機能と、テキスト入力から画像を生成する機能を同じ枠組みで処理することに強みがある。過去にもマルチモーダルモデルは存在していたが、それぞれのモード処理が別々の部品で構成されているケースが多かった。Janus Proでは、テキスト理解と画像理解、画像生成が統合的に動作するため、多様な応用が期待されている。
さらに、研究チームの独特な方針として、最新のトレンドを追うというよりは、既存の確立された技術を別の視点で改良し、大規模モデルで最適化し直す手法を得意としている面がある。たとえば、拡散モデルが主流となっている時代に、あえてオートレグレッシブ方式で画像生成を行うという発想は、一見すると遠回りにも思える。しかし、初期から蓄積してきたVQ系列の知見を活かし、学習パラメータの分配や推論手順を最適化することで、所定の性能を十分に引き出せるようにしている。このように、最先端のアルゴリズム的潮流に迎合するのではなく、自社の技術基盤を深く掘り下げることで差別化を図る姿勢が、DeepSeekの大きな特徴だと言える。
画像理解機能の詳細
Janus Proの画像理解機能は、主にシグリップ（siglip）というエンコーダを利用して実現されている。これはOpenAIのCLIPモデルを発展させた技術であり、Googleが研究しているsigp技術を取り込み、大規模データセットに適用したものである。従来のCLIPは画像とテキストの埋め込み空間を学習することで、画像に対するテキスト検索やテキスト説明などを可能にしていたが、siglipではさらなる精度向上と多言語対応を意図した改良が行われている。
具体的には、Janus Proは画像を受け取ると、このsiglipエンコーダによって画像特徴を高次元の潜在ベクトルに変換する。その後、潜在ベクトルをテキストトークン空間にマッピングし、大規模言語モデル（LLM）と同様の自己注意メカニズムを通じて解析する仕組みだ。これにより、画像内容を詳述したり、画像中のテキスト（OCRタスク相当）を読み取ったり、画像に写っている物体や背景の歴史的・文化的情報を参照したりといった高度な質問応答を実現している。
Janus Proのデモでは、山の写真が入力されると「これは日本の富士山である。富士山は○○年に噴火し……」といった詳細な説明が可能である様子が示されている。通常の画像解析モデルであれば、富士山の形状を認識するだけでなく、歴史や文化的側面を含んだ説明は容易ではない。ところが、Janus Proは言語モデルを兼ねているため、富士山に関する知識ベースを引き出し、適切な歴史情報を付加して応答できる。これは、画像特徴を取り込み、それをテキスト情報と同じ空間で処理できる統合設計の賜物と言える。
さらに、siglipが優れている点として、画像から取り出した情報とテキストの情報を融合させる過程で高度な推論が可能になることが挙げられる。たとえば、画像の背景に写っている小物や建物の細部まで解析し、それらが何であるかを判断したうえで、関連する知識をつなげるといった複雑なプロセスが行われる。これにより、ユーザが「この風景に映る建物はどんな歴史を持つのか？」と尋ねれば、Janus Proは画像の建物を特定して、それに対応する文化的・社会的情報を言語モデルから引き出し、結論として提示することが可能になる。
画像理解機能が単なるラベル付けや簡単な説明に留まらず、会話文脈に応じた柔軟な応答を実現できるのは、Janus Proが巨大な言語モデルを内包していることによる恩恵である。質問の意図を捉え、必要に応じて外部知識も想起することで、単なるオブジェクト検出を超えた総合的な理解が可能になる。これまでのモデルでは、画像解析の結果を単独でまとめ、それを文章化する過程は別の言語モデルに依存していた。しかしJanus Proでは、一貫したパイプラインに組み込まれているため、スムーズかつ多面的な理解が期待できる。
精度評価の面でも、多言語対応や多領域（自然風景、人物写真、イラスト、商品画像など）への一般化能力が注目される。研究チームによれば、Janus Proは英語や中国語、日本語といった主要言語に加えて、比較的使用例の少ない他言語でもベースライン以上の理解力を示しているという。これらはデータセットの工夫や、言語モデルの段階的ファインチューニングなどの成果であり、マルチリンガルな環境での活躍が見込まれている。
画像生成機能の特徴
Janus Proのもう一つの大きな特徴は、テキスト入力から直接画像を生成する機能を備えていることである。近年はStable DiffusionやDALL·Eなど、拡散モデル系が高品質な画像生成を実現しており、それらの影響力は非常に大きい。一方でJanus Proは、オートレグレッシブ方式を活用する独自アプローチを取り入れている。これは、テキスト生成と同じように、生成対象を逐次的にトークンとして予測していく方式だ。画像をVQトークナイザで符号化し、離散的なトークン列として表現し、そのトークン列を言語モデルが順次予測することで画像を構成する仕組みになっている。
具体例として、「風になびく青い布を背景に、王冠をかぶった猫の肖像画を描いて」というテキスト指示を与えたとしよう。Janus Proでは、この日本語の文章をまずトークン化し、モデル内部のエンコーダが文意を理解する。その後、画像コードブック上の離散トークンを一つずつ推測し、最終的に「王冠をかぶった猫」「青い布」「肖像画風」といった要素を組み合わせた画像を出力する。オートレグレッシブ方式なので、推論の段階では「次に来るべき画素（あるいはトークン）は何か」という形で生成を進めるが、その一連のトークン列が完成すると、VQデコーダを通じて実際のピクセル画像へ変換される。
拡散モデルに比べると、オートレグレッシブ方式は計算コストが大きく、また高解像度画像の生成が難しいといった弱点が指摘されてきた。しかし、Janus Proではモデルのスケールアップと効率的なコードブック設計により、ある程度の解像度でも十分な品質を達成しているという。YouTube動画でも、初代JanusとJanus Proの生成例を比較するスライドが紹介されており、顔の描写や質感、背景の再現度が大幅に向上している様子が示されていた。
加えて、オートレグレッシブ方式は言語と画像の相互作用を一貫して扱いやすいという利点がある。同一モデルがテキスト生成にも画像生成にも対応するため、将来的には「画像を入れ替えながら物語を生成する」ような、高度に融合した応用も期待される。これは単純に画像を出力するだけでなく、生成された画像にさらに説明を添えて再利用する、といった双方向ループを同じモデルで回せる可能性を示唆している。
実際にコードを動かす手順では、テキストプロンプトをモデルに投げ込むだけでなく、複数の画像を一度に生成して比較することも容易に行える。動画の中では、Donald Trumpをアメリカ合衆国のローマ皇帝に見立てたアニメ風イラストを一度に16枚生成してみせるデモがあった。拡散モデル系ほどのフォトリアリスティックな表現には及ばない面もあるが、政治家をユーモアたっぷりに描き出す柔軟さや、同一トークン列を基準にしつつ微妙にバリエーションの違うイラストを生成できる点は面白い特徴である。さらに、各画像の出来栄えを見比べながら、気に入ったものだけを採用できるのは、創作フローにおいて効率的だと言える。
このように、Janus Proの画像生成機能は多くの可能性を秘めているが、モデルサイズや計算リソースの問題から、現時点ではハイスペックなGPUを要することが多い。Colabなどで試す場合でも、A100クラスのGPUが推奨されるとされており、安価なGPUインスタンスではメモリ不足となる場合がある。ただし、将来的にはモデルの軽量化や量子化技術などが進展すれば、さらに多くの人が気軽に使えるようになる可能性は十分にある。
アーキテクチャと設計上のポイント
Janus Proのアーキテクチャは、大きく分けて画像理解用のモジュールと画像生成用のモジュール、そしてそれらを統合するオートレグレッシブ言語モデル部分から構成される。前者の画像理解パートにはsiglipエンコーダが採用され、後者の画像生成パートにはVQトークナイザを介してディスクリート化されたトークン列を扱う仕組みが組み込まれている。
画像理解パートでは、入力画像がsiglipによってベクトル表現に変換される。そこから生み出されるマルチモーダル埋め込みを、そのまま言語モデルに入力する形を取っている。これにより、画像情報がテキストトークンと同じ空間で扱われ、文章と画像が統合的に処理される。加えて、言語モデル部分には事前学習段階で巨大なデータセットが使用されているため、多言語かつ多領域に対する強い汎化能力が期待できる。
一方の画像生成パートは、テキストトークンが連続的に与えられると、自己回帰的に「画像トークン（VQコード）」を一つずつ予測していく。従来の拡散モデルに比べるとアーキテクチャがやや複雑に感じるかもしれないが、テキストと画像の生成が同じフレームワークで行われる点が最大の強みだ。VQトークナイザは特定の次元数を持つコードブックを用意し、画像ピクセルを一定のグリッドに分割して各セルをID化する。これらのID列を再構築することで元の画像を得る設計になっている。こうした手法はVQ-VAEやVQ-GANで研究されてきたが、Janus Proではさらに大規模モデルに適用する上で最適化が進められている。
動画の解説では、DeepSeekがこのようなアプローチを選択している理由として「拡散モデルほど大掛かりな学習ループを必要としない」点と「画像理解と画像生成を同じスペースで扱える」点が挙げられている。拡散モデルの場合、U-Netや複雑なノイズスケジューリングなどを活用するため、実装の難度や学習のコストが大きい。一方で、オートレグレッシブ方式はテキスト生成の技術を流用できるため、研究チームとしてはより着手しやすかったという面もあるようだ。
また、モジュール統合の仕組みとしては、画像理解パートから得られた埋め込みとテキストトークン列をマージする際に、クロスアテンションを活用する構造が重要とされる。クロスアテンションは、テキストから見た画像埋め込み、画像から見たテキスト埋め込みの相関を学習し、高次元空間で双方の特徴を補完し合う。こうしたメカニズムによって、たとえば画像中のある物体とその名称、背景にある特定の情景がテキストによって詳細に言及されるといった、より緊密な理解と生成が可能になる。
処理速度やメモリ要件を踏まえると、Janus Proは現段階でも大規模クラウド環境や研究用GPUを必要とすることが多い。とはいえ、業務で高性能GPUを扱える企業にとっては、画像処理タスクと自然言語タスクを統合運用できるメリットは大きい。今後はさらに軽量化が進むほか、専用ハードウェアの発展によってスピードが向上し、実用面での敷居が下がっていく可能性がある。
今後の展望と活用上の注意点
Janus Proの登場によって、マルチモーダルAIの応用範囲は一層広がることが期待される。まず、顧客サポートや教育分野などでの導入が考えられる。画像内容をリアルタイムで説明し、さらに補足的な視覚資料を生成して提示するといった対話型のサービスが、言語と画像の両面からユーザをサポートできるからだ。例えば、美術館のガイドサービスやオンラインショッピングサイトの製品説明など、視覚要素とテキスト要素が密接に関係する場面で威力を発揮すると見られる。
また、創作活動にも大きなインパクトを与える可能性がある。小説を書く際に挿絵となる画像をモデルが自動で生成し、それに合わせて物語のプロットを組み立てるといった、テキストと画像が相互作用するクリエイティブなフローが実現するかもしれない。将来的には音声や動画など、さらに多くのモーダルを同時に扱う拡張版が登場することも考えられる。DeepSeekの研究チームは、既に音声認識や動画分析の技術とも連携させる意欲を示しており、それらが一体化した巨大マルチモーダルモデルの発展形がいつ登場しても不思議ではない。
一方で、こうした強力な生成機能を備えるAIには、いくつかのリスクと注意点もある。たとえば、著名人の肖像を無制限に生成できるため、深刻なフェイク画像やディープフェイク動画への応用が懸念される。モデルをオープンに公開すると、そのままデマ情報やプロパガンダに悪用される可能性も否定できない。また、ユーザが意図しない自動生成が行われ、それが暴力的または差別的表現を含む危険性もある。こうした問題を防ぐために、モデル側で一定のコンテンツフィルタを設けたり、利用者の側で明確なガイドラインを設定する取り組みが求められるだろう。
研究開発面では、訓練データの偏り（バイアス）や、特定の文化圏に著しく依存したモデルの挙動が課題となる可能性がある。言語モデルにおけるバイアス問題は既に広く知られているが、画像生成についても差別的イメージやステレオタイプを強化するおそれがある。さらに、著作権や肖像権の処理も複雑になる。拡散モデルなどではすでにアーティストの作品が無断で学習に使われている問題が指摘されているが、Janus Proのようなマルチモーダルモデルでも同様の問題が起こりうる。こうした倫理面の配慮と法的枠組みの整備は、今後のAI活用で欠かせない要素になるだろう。
総じて、Janus Proは画像理解と生成を単一の大規模モデルで実現するという画期的な試みを進めている。拡散モデルの一方的な盛り上がりとは異なるアプローチで、新たな可能性を拓いているところに意義がある。技術的にはまだ解決すべき課題が残されているものの、今後のアップデートや周辺技術との連携によって、さらに大きく花開く可能性を秘めている。産業界や研究コミュニティが注目しているのはもちろん、一般ユーザレベルでも創造的な活用が見込まれ、AI時代を象徴する新たな幕開けとしての期待が高まっている。
いいなと思ったら応援しよう！
