# Janus

## 概要

The Janus Model was originally proposed in [Janus: Decoupling Visual Encoding for Unified Multimodal Understanding and Generation](https://huggingface.co/papers/2410.13848) by DeepSeek AI team and later refined in [Janus-Pro: Unified Multimodal Understanding and Generation with Data and Model Scaling](https://huggingface.co/papers/2501.17811). Janus is a vision-language model that can generate both image and text output, it can also take both images and text as input.

> [!NOTE]
> モデルは、画像とテキストを交互に生成する形式では出力しません。テキストを生成するか画像を生成するかを指定するパラメータを、ユーザーが渡す必要があります。

元の論文の抄録は以下の通りです。

*本論文では、マルチモーダル理解と生成を統合した自己回帰型フレームワークJanusを提案します。先行研究では、Chameleonのように、両タスクに単一のビジュアルエンコーダを依存することが多くあります。しかし、マルチモーダル理解と生成では要求される情報の粒度が異なるため、このアプローチは、特にマルチモーダル理解において、最適でないパフォーマンスにつながる可能性があります。この問題を解決するために、ビジュアルエンコーディングを独立したパスに分離し、処理には単一の統合されたTransformerアーキテクチャを継続的に活用します。この分離により、ビジュアルエンコーダが理解と生成の両方の役割を担うことによる競合が緩和されるだけでなく、フレームワークの柔軟性も高まります。例えば、マルチモーダル理解と生成のコンポーネントは、それぞれに最も適したエンコーディング手法を独立して選択できます。実験により、Janusは従来の統合モデルを上回り、タスク特化型モデルのパフォーマンスに匹敵するかそれを上回ることが示されました。Janusのシンプルさ、高い柔軟性、そして有効性は、次世代の統合マルチモーダルモデルとして有力な候補であることを示しています。*

その後公開された前述の`Janus-Pro`論文の要旨は以下の通りです。

*本稿では、先行研究 Janus の高度化版である Janus-Pro を紹介します。具体的には、Janus-Pro には (1) 最適化された学習戦略、(2) 拡張された学習データ、(3) より大きなモデルサイズへのスケーリングが組み込まれています。これらの改善により、Janus-Pro はマルチモーダル理解とテキストから画像への指示追従能力の両面で大幅な進歩を達成するとともに、テキストから画像への生成の安定性も向上しています。本稿がこの分野におけるさらなる探求のきっかけとなることを願っています。コードとモデルは公開されています。*

このモデルは、[Yaswanth Gali](https://huggingface.co/yaswanthgali) 氏と [Hugo Silva](https://huggingface.co/hugosilva664) 氏によって提供されました。元のコードは[こちら](https://github.com/deepseek-ai/Janus)で確認できます。

## 使用例

### 単一画像の推論

単一画像による視覚理解の例を以下に示します。

> [!NOTE]
> モデルはチャット用の特定のプロンプト形式で学習されています。プロンプトを正しくフォーマットするには、`processor.apply_chat_template(my_conversation_dict)` を使用してください。

```python

from transformers import JanusForConditionalGeneration, JanusProcessor

model_id = "deepseek-community/Janus-Pro-1B"
# Prepare Input for generation.
messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {'type':'image', 'url': 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'},
            {'type':"text", "text":"What do you see in this image?."}
        ]
    },
]

# Set generation mode to `text` to perform text generation.
processor = JanusProcessor.from_pretrained(model_id)
model = JanusForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id,
            device_map="auto")

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    generation_mode="text",
    tokenize=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
).to(model.device)

output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40,generation_mode='text',do_sample=True)
text = processor.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(text)
```

### 複数画像の推論

Janus は、複数の画像を入力として推論を実行できます。画像は同じプロンプトに属する場合もあれば、バッチ推論において異なるプロンプトに属する場合もあります。バッチ推論では、モデルが多数の会話を並列で処理します。以下はその方法です。

```python

from transformers import JanusForConditionalGeneration, JanusProcessor

model_id = "deepseek-community/Janus-Pro-1B"

image_urls = [
    "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg",
    "https://www.ilankelman.org/stopsigns/australia.jpg",
    "https://huggingface.co/microsoft/kosmos-2-patch14-224/resolve/main/snowman.jpg"
]

messages = [
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "What’s the difference between"},
                {"type": "image", "url": image_urls[0]},
                {"type": "text", "text": " and "},
                {"type": "image", "url": image_urls[1]}
            ]
        }
    ],
    [
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "image", "url": image_urls[2]},
                {"type": "text", "text": "What do you see in this image?"}
            ]
        }
    ]
]

# Load model and processor
processor = JanusProcessor.from_pretrained(model_id)
model = JanusForConditionalGeneration.from_pretrained(
    model_id, device_map="auto"
)

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    generation_mode="text",
    tokenize=True,
    padding=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

# Generate response
output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40, generation_mode='text', do_sample=False)
text = processor.batch_decode(output, skip_special_tokens=True)
print(text)
```

## テキストから画像を生成

Janusは、プロンプトを指定して画像を生成することもできます。

```python
from transformers import JanusForConditionalGeneration, JanusProcessor

# Set generation mode to `image` to prepare inputs for image generation..

model_id = "deepseek-community/Janus-Pro-1B"
processor = JanusProcessor.from_pretrained(model_id)
model = JanusForConditionalGeneration.from_pretrained(model_id,
            device_map="auto")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "A dog running under the rain."},
        ],
     }
]

prompt = processor.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True)
inputs = processor(text=prompt,generation_mode="image",return_tensors="pt").to(model.device)

# Set num_return_sequence parameter to generate multiple images per prompt.
model.generation_config.num_return_sequences = 2
outputs = model.generate(**inputs,
                         generation_mode="image",
                         do_sample=True,
                         use_cache=True,
                         )
# Perform post-processing on the generated token ids.
decoded_image = model.decode_image_tokens(outputs)
images = processor.postprocess(list(decoded_image.float()),return_tensors="PIL.Image.Image").to(model.device)
# Save the image
for i, image in enumerate(images['pixel_values']):
    image.save(f"result{i}.png")
```

## JanusConfig[[transformers.JanusConfig]]

#### transformers.JanusConfig[[transformers.JanusConfig]]

```python
transformers.JanusConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vq_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 100581, tie_word_embeddings: bool = True)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/configuration_janus.py#L102)

**パラメータ:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *任意*) : テキストバックボーンの config オブジェクトまたは辞書。

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *任意*) : ビジョンバックボーンの config オブジェクトまたは辞書。

vq_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *任意*) : ベクトル量子化モジュールの設定辞書。

image_token_id (`int`、*任意*、デフォルトは`100581`) : 入力画像のプレースホルダーとして使用される画像トークンのインデックスです。

tie_word_embeddings (`bool`、*任意*、デフォルトは`True`) : モデルの`tied_weights_keys`マッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうか。

これはJanusModelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいてJanusモデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、[deepseek-community/Janus-Pro-1B](https://huggingface.co/deepseek-community/Janus-Pro-1B) と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

例:

```python
>>> from transformers import JanusForConditionalGeneration, JanusConfig, JanusVisionConfig, JanusVQVAEConfig, LlamaConfig

>>> # Initializing a Janus vision config
>>> vision_config = JanusVisionConfig()

>>> # Initializing a Llama config
>>> text_config = LlamaConfig()

>>> # Initializing a VQ config
>>> vq_config = JanusVQVAEConfig()

>>> # Initializing a Janus Pro 1B style configuration
>>> configuration = JanusConfig(vision_config=vision_config, text_config=text_config, vq_config=vq_config)

>>> # Initializing a model from the Janus Pro 1B style configuration
>>> model = JanusForConditionalGeneration(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## JanusVisionConfig[[transformers.JanusVisionConfig]]

#### transformers.JanusVisionConfig[[transformers.JanusVisionConfig]]

```python
transformers.JanusVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 1024, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 16, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 384, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, hidden_act: str = 'gelu', layer_norm_eps: float = 1e-06, attention_dropout: float | int = 0.0, mlp_ratio: float | int = 4.0, attention_bias: bool = True, hidden_dropout_rate: float | int = 0.0, projection_dim: int = 2048, projection_dropout: float | int = 0.0, use_qk_norm: bool = False, initializer_range: float = 0.02, depth: int = 2, num_image_tokens: int = 576)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/configuration_janus.py#L30)

**パラメータ:**

hidden_size (`int`、*任意*、デフォルトは`1024`) : 隠れ表現の次元数。

num_hidden_layers (`int`、*optional*、デフォルトは `24`) : Transformer デコーダーの隠れ層の数。

num_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`16`) : Transformerデコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。

num_channels (`int`、*任意*、デフォルトは`3`) : 入力チャネル数。

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`384`) : 各画像のサイズ（解像度）。

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`16`) : 各パッチのサイズ（解像度）。

hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`gelu`) : デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"`など。

layer_norm_eps (`float`、*任意*、デフォルトは`1e-06`) : Layer Normalization 層で使用する epsilon です。

attention_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 注意確率のドロップアウト率。

mlp_ratio (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは `4.0`) : MLP の隠れ層次元と埋め込み次元の比率。

attention_bias (`bool`, *任意*, デフォルトは `True`) : セルフアテンションにおいて、クエリ、キー、バリュー、出力の投影層にバイアスを使用するかどうか。

hidden_dropout_rate (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : embeddings、encoder、pooler 内のすべての全結合層における dropout 確率。

projection_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`2048`) : テキストおよびビジョンの投影層の次元数。

projection_dropout (`float`、*任意*、デフォルト値は 0.0) : 投影層の Dropout 確率。

use_qk_norm (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : attention で query-key 正規化を使用するかどうか。

initializer_range (`float`、*任意*、デフォルトは`0.02`) : すべての重み行列を初期化するためのtruncated_normal_initializerの標準偏差です。

depth (`int`、*任意*、デフォルトは`2`) : ビジョンエンコーダーの Transformer レイヤー数。

num_image_tokens (`int`、*optional*、デフォルトは 576) : 画像トークンの数。

これはJanusModelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいてJanusモデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、[deepseek-community/Janus-Pro-1B](https://huggingface.co/deepseek-community/Janus-Pro-1B) と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

## JanusVQVAEConfig[[transformers.JanusVQVAEConfig]]

#### transformers.JanusVQVAEConfig[[transformers.JanusVQVAEConfig]]

```python
transformers.JanusVQVAEConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, embed_dim: int = 8, num_embeddings: int = 16384, double_latent: bool = False, latent_channels: int = 256, in_channels: int = 3, base_channels: int = 128, channel_multiplier: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 1, 2, 2, 4), num_res_blocks: int = 2, dropout: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, num_patches: int = 32, out_channels: int = 3, projection_dim: int = 2048, num_hidden_layers: int = 2, hidden_act: str = 'gelu', image_token_embed_dim: int = 2048)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/configuration_janus.py#L63)

**パラメータ:**

embed_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`8`) : 埋め込みおよび隠れ状態の次元数。

num_embeddings (`int`、*任意*、デフォルトは`16384`) : コードブック埋め込みの数。

double_latent (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : ダブルzチャネルを使用するかどうか。

latent_channels (`int`、*任意*、デフォルトは `256`) : 潜在空間のチャネル数。

in_channels (`int`、*任意*、デフォルトは`3`) : 入力チャネル数。

base_channels (`int`、*optional*、デフォルトは 128) : 基本チャネル数。

channel_multiplier (`list[int]`、*任意*、デフォルトは `[1, 1, 2, 2, 4]`) : 各解像度ごとのチャネル乗数。

num_res_blocks (`int`, *任意*, デフォルトは 2) : 残差ブロックの数。

dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : すべての dropout レイヤーの比率。

initializer_range (`float`、*任意*、デフォルトは`0.02`) : すべての重み行列を初期化するためのtruncated_normal_initializerの標準偏差です。

num_patches (`int`、*任意*、デフォルトは 32) : 入力画像を分割できるパッチの数。

out_channels (`int`、*任意*、デフォルトは 3) : 出力チャネル数。

projection_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`2048`) : テキストおよびビジョンの投影層の次元数。

num_hidden_layers (`int`、*任意*、デフォルトは `2`) : Transformer デコーダーの隠れ層の数。

hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`gelu`) : デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"`など。

image_token_embed_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 2048) : 画像埋め込みの次元数。テキスト埋め込みの次元数と同じである必要があります。

これはJanusModelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいてJanusモデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、[deepseek-community/Janus-Pro-1B](https://huggingface.co/deepseek-community/Janus-Pro-1B) と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

## JanusProcessor[[transformers.JanusProcessor]]

#### transformers.JanusProcessor[[transformers.JanusProcessor]]

```python
transformers.JanusProcessor(image_processor, tokenizer, chat_template: str | None = None, use_default_system_prompt: bool = False, num_image_tokens: int = 576, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/processing_janus.py#L54)

**パラメータ:**

image_processor (`JanusImageProcessor`) : 画像プロセッサは必須の入力です。

tokenizer (`tokenizer_class`) : トークナイザーは必須の入力です。

chat_template (`str`, *任意*) : チャット内のメッセージのリストをトークン化可能な文字列に変換するための Jinja テンプレート。

use_default_system_prompt (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : テキスト生成にデフォルトのシステムプロンプトを使用します。

num_image_tokens (`int`, *任意*, デフォルトは `576`) : 1枚の画像に必要なプレースホルダー画像トークンの数。

画像プロセッサとトークナイザーを単一のプロセッサにラップするJanusProcessorを構築します。

[JanusProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusProcessor) は、[JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) と `tokenizer_class` のすべての機能を提供します。詳細については、[~JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) および `~tokenizer_class` を参照してください。

#### __call__[[transformers.JanusProcessor.__call__]]

```python
__call__(text: str | list[str] | list[list[str]] = None, images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.janus.processing_janus.JanusProcessorKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/processing_janus.py#L80)

**パラメータ:**

text (`Union[str, list[str], list[list[str]]]`、*任意*) : エンコード対象のシーケンスまたはシーケンスのバッチです。各シーケンスは文字列、または文字列のリスト（プレトークナイズ済み文字列）であることができます。プレトークナイズ済み入力を渡す場合は、バッチ入力との曖昧さを避けるために `is_split_into_words=True` を設定してください。

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`, *任意*) : 前処理を行う画像。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチの画像を想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、`do_rescale=False` を設定してください。

generation_mode (`str`, *kwargs*, *任意*、デフォルトは `"text"`) : 生成するモダリティを示す生成モードです。`"text"` または `"image"` のいずれかになります。`"text"` に設定すると、プロセッサはテキスト生成用の入力を準備します。`"image"` に設定すると、プロンプトに画像開始トークンを追加して、画像生成用の入力を準備します。

return_tensors (`str` または [TensorType](/docs/transformers/main/ja/internal/file_utils#transformers.TensorType)、*optional*) : 設定されている場合、特定のフレームワークのテンソルを返します。受け入れ可能な値は以下の通りです:  - `'pt'`: PyTorch の `torch.Tensor` オブジェクトを返します。 - `'np'`: NumPy の `np.ndarray` オブジェクトを返します。

- ****kwargs** ([ProcessingKwargs](/docs/transformers/main/ja/main_classes/processors#transformers.ProcessingKwargs), *optional*) : 各モダリティ（テキスト、画像、動画、音声）の追加処理オプション。モデル固有のパラメータは上記にリストされています。サポートされている引数の完全なリストについては、TypedDict クラスを参照してください。

**戻り値:** [BatchFeature](/docs/transformers/main/ja/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature)

以下のフィールドを持つ[BatchFeature](/docs/transformers/main/ja/main_classes/feature_extractor#transformers.BatchFeature):

- **input_ids** -- モデルに与えるトークンIDのリスト。`text`が`None`でない場合に返されます。
- **attention_mask** -- モデルが注意すべきトークンを指定するインデックスのリスト（`return_attention_mask=True`の場合、または`self.model_input_names`に*"attention_mask"*が含まれており`text`が`None`でない場合）。
- **pixel_values** -- モデルに渡すピクセル値。`images` が `None` でない場合に返されます。

## JanusImageProcessor[[transformers.JanusImageProcessor]]

#### transformers.JanusImageProcessor[[transformers.JanusImageProcessor]]

```python
transformers.JanusImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.janus.image_processing_janus.JanusImageProcessorKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/image_processing_janus.py#L47)

**パラメータ:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を RGB に変換するかどうか。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *任意*, デフォルトは `True`) : 画像をリサイズするかどうか。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*、デフォルト値は`{'height' : 384, 'width': 384}`): モデルへの最大入力サイズを指定します。

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *任意*、デフォルトは `True`) : size が整数の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*、デフォルトは `3`) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルター。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかになります。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像をリスケールするかどうか。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `0.00392156862745098`) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリスケールするための係数。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像を正規化するかどうかを指定します。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 画像をパディングするサイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`pad_size`が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。`do_pad=True.`の場合にのみ適用されます。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

min_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 14) : リサイズ後の画像の許容される最小サイズです。リサイズ後も高さと幅のいずれかがこの値を下回らないことを保証します。

JanusImageProcessor 画像プロセッサを構築します。

#### preprocess[[transformers.JanusImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**パラメータ:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 前処理対象の画像。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチの画像を想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、`do_rescale=False` を設定してください。

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`、*省略可*) : 追加の画像類似の入力も前処理対象にするための開発者向けフラグです。引数として kwarg を渡す方法が機能しない場合のみ使用してください。例えば、`preprocess(images, masks=masks)` が推奨される方法ですが、一部のモデルでは引数の優先順位の問題が発生します。そのような場合は、代わりに `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` を使用できます。

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を RGB に変換するかどうか。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をリサイズするかどうか。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : モデルへの最大入力次元を記述します。

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*) : size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルタ。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかです。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像をリスケールするかどうか。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリサイズするためのリスケール係数。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を正規化するかどうかを指定します。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 画像をパディングするサイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`pad_size`が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。`do_pad=True.`の場合にのみ適用されます。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

**戻り値:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ メソッドによって返されるリスト/配列/テンソルの辞書（'pixel_values' など）。
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`、*省略可*) -- 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。

画像または画像のバッチを前処理します。

## JanusImageProcessorPil[[transformers.JanusImageProcessorPil]]

#### transformers.JanusImageProcessorPil[[transformers.JanusImageProcessorPil]]

```python
transformers.JanusImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.janus.image_processing_pil_janus.JanusImageProcessorKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/image_processing_pil_janus.py#L55)

**パラメータ:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を RGB に変換するかどうか。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *任意*, デフォルトは `True`) : 画像をリサイズするかどうか。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*、デフォルト値は`{'height' : 384, 'width': 384}`): モデルへの最大入力サイズを指定します。

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *任意*、デフォルトは `True`) : size が整数の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*、デフォルトは `3`) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルター。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかになります。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像をリスケールするかどうか。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `0.00392156862745098`) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリスケールするための係数。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像を正規化するかどうかを指定します。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]`) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `[0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]`) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは `True`) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 画像をパディングするサイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`pad_size`が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。`do_pad=True.`の場合にのみ適用されます。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

min_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 14) : リサイズ後の画像の許容される最小サイズです。リサイズ後も高さと幅のいずれかがこの値を下回らないことを保証します。

JanusImageProcessor 画像プロセッサを構築します。

#### preprocess[[transformers.JanusImageProcessorPil.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], **kwargs: *<class 'transformers.models.janus.image_processing_pil_janus.JanusImageProcessorKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/image_processing_pil_janus.py#L76)

**パラメータ:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 前処理対象の画像。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチの画像を想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、`do_rescale=False` を設定してください。

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を RGB に変換するかどうか。

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をリサイズするかどうか。

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : モデルへの最大入力次元を記述します。

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*) : size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうか。

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` を適用した後の出力画像のサイズ。

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 画像をリサイズする場合に使用するリサンプリングフィルタ。`PILImageResampling` の列挙型のいずれかです。`do_resize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像をリスケールするかどうか。

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : `do_rescale` が `True` に設定されている場合、画像をリサイズするためのリスケール係数。

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を正規化するかどうかを指定します。

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の平均値。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : 正規化に使用する画像の標準偏差。`do_normalize` が `True` に設定されている場合のみ有効です。

do_pad (`bool`, *kwargs*, *任意*) : 画像にパディングを適用するかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。正確なパディング戦略はモデルによって異なります。

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 画像をパディングするサイズを`{"height": int, "width" int}`で指定します。前処理に提供されたすべての画像サイズより大きい必要があります。`pad_size`が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。`do_pad=True.`の場合にのみ適用されます。

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像を中央クロップするかどうか。

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`、*kwargs*、*optional*) : 対応するのは `ChannelDimension.FIRST` のみです。slow processors との互換性のために追加されました。

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *任意*) : 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推論されます。以下のいずれかになります: - `"channels_first"` または `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 形式の画像。 - `"channels_last"` または `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 形式の画像。 - `"none"` または `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 形式の画像。

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : 画像をサイズごとにグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうかを指定します。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *任意*) : 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

min_size (`int`, *kwargs*, *optional*, デフォルトは 14) : リサイズ後の画像の許容される最小サイズです。リサイズ後も高さと幅のいずれかがこの値を下回らないことを保証します。

**戻り値:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ メソッドによって返されるリスト/配列/テンソルの辞書（'pixel_values' など）。
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`、*省略可*) -- 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。

## JanusVisionModel[[transformers.JanusVisionModel]]

#### transformers.JanusVisionModel[[transformers.JanusVisionModel]]

```python
transformers.JanusVisionModel(config: JanusVisionConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/modeling_janus.py#L421)

**パラメータ:**

config ([JanusVisionConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusVisionConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

特定のヘッドを上に載せずに、生の隠れ状態を出力する素のJanus Model。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.JanusVisionModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, interpolate_pos_encoding: bool = False, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/modeling_janus.py#L441)

**パラメータ:**

pixel_values (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用して取得できます。詳細については [JanusImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[JanusProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusProcessor) は画像の処理に [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用します）。

interpolate_pos_encoding (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : 事前学習済みの位置エンコーディングを補間するかどうかを指定します。

**戻り値:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `tuple(torch.FloatTensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `torch.FloatTensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。[JanusConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusConfig) および入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[JanusVisionModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusVisionModel)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **pooler_output** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態です。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

## JanusVQVAE[[transformers.JanusVQVAE]]

#### transformers.JanusVQVAE[[transformers.JanusVQVAE]]

```python
transformers.JanusVQVAE(config: JanusVQVAEConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/modeling_janus.py#L850)

**パラメータ:**

config ([JanusVQVAEConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusVQVAEConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

Janusで画像を離散トークンへエンコード/デコードするために使用されるVQ-VAEモデルです。このモデルは、[Oran Gafni、Adam Polyak、Oron Ashual、Shelly Sheynin、Devi Parikh、Yaniv Taigman](https://huggingface.co/papers/2203.13131)による論文「Make-a-scene: Scene-based text-to-image generation with human priors」に従っています。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.JanusVQVAE.forward]]

```python
forward(pixel_values: FloatTensor, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/modeling_janus.py#L907)

**パラメータ:**

pixel_values (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [JanusImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[JanusProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusProcessor) は画像の処理に [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用します）。

**戻り値:**

`tuple[torch.FloatTensor, torch.FloatTensor]`

[JanusVQVAE](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusVQVAE)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

## JanusModel[[transformers.JanusModel]]

#### transformers.JanusModel[[transformers.JanusModel]]

```python
transformers.JanusModel(config: JanusConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/modeling_janus.py#L960)

**パラメータ:**

config ([JanusConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

Janusモデルは、siglipビジョンバックボーン、Llama言語モデル、およびVQモデルで構成されています。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### forward[[transformers.JanusModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, use_cache: bool | None = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/modeling_janus.py#L1016)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用して取得できます。詳細については [JanusImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[JanusProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusProcessor) は画像の処理に [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用します）。

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

use_cache (`bool`, *任意*) : `True`に設定すると、`past_key_values`のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（`past_key_values`を参照）。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *任意*) : キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(`pooler_output`、*任意*: `last_hidden_states`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) という形式のタプルで、`pooler_output` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) であり、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。

**戻り値:** `JanusBaseModelOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`JanusBaseModelOutputWithPast`、または`torch.FloatTensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。設定（[JanusConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[JanusModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusModel)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

  `past_key_values`が使用されている場合、出力されるのは、形状`(batch_size, 1, hidden_size)`のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。
- **past_key_values** (`~cache_utils.Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  自己アテンションブロック（および `config.is_encoder_decoder=True` の場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（`past_key_values` 入力参照）。
- **hidden_states** (`tuple[torch.FloatTensor]`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（モデルに埋め込み層がある場合はその出力用 + 各層の出力用）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple[torch.FloatTensor]`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **image_hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*任意*) -- `torch.FloatTensor` のタプル(画像埋め込みの出力用1つ、`(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`)。

  ビジョンエンコーダーによって生成されたモデルの image_hidden_states、および必要に応じてパーセプターによって生成されたもの

#### get_image_features[[transformers.JanusModel.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: FloatTensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/modeling_janus.py#L982)

**パラメータ:**

pixel_values (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [JanusImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[JanusProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusProcessor) は画像の処理に [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用します）。

**戻り値:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `tuple(torch.FloatTensor)`

[BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) または `torch.FloatTensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。[JanusConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusConfig) および入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

- **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。
- **pooler_output** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, hidden_size)`) -- 補助事前学習タスクに使用される層をさらに通して処理された後、シーケンスの最初のトークン（分類トークン）の最終層の隠れ状態です。例えば、BERT 系のモデルでは、線形層と tanh 活性化関数を経て処理された後の分類トークンを返します。この線形層の重みは、事前学習中の次文予測（分類）目的から学習されます。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

## JanusForConditionalGeneration[[transformers.JanusForConditionalGeneration]]

#### transformers.JanusForConditionalGeneration[[transformers.JanusForConditionalGeneration]]

```python
transformers.JanusForConditionalGeneration(config: JanusConfig)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/modeling_janus.py#L1071)

#### forward[[transformers.JanusForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/janus/modeling_janus.py#L1091)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

pixel_values (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用して取得できます。詳細については [JanusImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[JanusProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusProcessor) は画像の処理に [JanusImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusImageProcessor) を使用します）。

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

labels (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : マスク言語モデリング損失を計算するためのラベル。インデックスは `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内であるか、-100 である必要があります（`input_ids` のドキュメント文字列を参照）。インデックスが `-100` に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。

use_cache (`bool`, *任意*) : `True`に設定すると、`past_key_values`のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（`past_key_values`を参照）。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`、*任意*、デフォルトは `0`) : `int` の場合、最後の `logits_to_keep` トークンについて logits を計算します。`0` の場合、すべての `input_ids` について logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。`torch.Tensor` の場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元である必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめる形式）を使用する場合に有用です。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *任意*) : キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(`pooler_output`、*任意*: `last_hidden_states`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) という形式のタプルで、`pooler_output` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) であり、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。

**戻り値:** `JanusCausalLMOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`JanusCausalLMOutputWithPast`、または`torch.FloatTensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。設定（[JanusConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[JanusForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ja/model_doc/janus#transformers.JanusForConditionalGeneration)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.FloatTensor`、shape `(1,)`、*optional*、`labels` が指定された場合に返されます) -- 言語モデリングの損失(次のトークンの予測用)。
- **logits** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。
- **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  逐次デコーディングを高速化するために使用できる（`past_key_values` 入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。
- **hidden_states** (`tuple[torch.FloatTensor]`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（モデルに埋め込み層がある場合はその出力用 + 各層の出力用）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple[torch.FloatTensor]`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **image_hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*任意*) -- `torch.FloatTensor` のタプル(画像埋め込みの出力用1つ、`(batch_size, num_images, sequence_length, hidden_size)`)。

  ビジョンエンコーダーによって生成されたモデルの image_hidden_states、および必要に応じてパーセプターによって生成されたもの

例:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, JanusForConditionalGeneration

>>> model = JanusForConditionalGeneration.from_pretrained("deepseek-community/Janus-Pro-1B")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("deepseek-community/Janus-Pro-1B")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```