標(biāo)題：英特爾發(fā)布OpenVINO 2025.0：圖像生成場景大升級(jí)，DeepSeek模型引領(lǐng)新潮流
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，圖像生成領(lǐng)域也迎來了新的突破。英特爾公司近日發(fā)布了全新的OpenVINO 2025.0版本，該版本在性能提升、更多生成式AI模型的支持以及針對(duì)英特爾神經(jīng)處理單元（NPU）的關(guān)鍵優(yōu)化等方面取得了顯著成果。尤其值得一提的是，新版本首次實(shí)現(xiàn)了NPU加速支持，并引入了對(duì)提示詞查找解碼的預(yù)覽支持，這無疑將為圖像生成領(lǐng)域帶來更大的發(fā)展空間。
首先，OpenVINO 2025.0在性能提升方面取得了重大突破。新版本正式支持FLUX.1圖像生成模型（含Dev與Schnell變體），可在英特爾CPU/GPU上通過GenAI流水線運(yùn)行。這一改進(jìn)不僅優(yōu)化了圖像生成的性能，同時(shí)也確保了圖像生成性能與準(zhǔn)確度兼得。通過深度優(yōu)化，新版本成功應(yīng)對(duì)了精度變化非常敏感的特點(diǎn)，從而在應(yīng)用Yarn風(fēng)格LoRA前后實(shí)現(xiàn)了顯著的性能提升。
此外，新版本還加入了Image2Image與Inpainting的支持。Image2Image以圖像+文本為輸入生成新圖像，提升了結(jié)果的可控性；而Inpainting則通過掩碼圖像替換輸入圖像的指定區(qū)域，支持局部內(nèi)容再生。這兩種流水線均兼容LoRA適配器，能夠滿足定制化需求。
值得一提的是，新版本在LLMPipeline API中引入了對(duì)提示詞查找解碼的預(yù)覽支持。這是對(duì)推測解碼的簡化，它在輸入提示詞本身中用直接查找機(jī)制取代了傳統(tǒng)的草稿模型。這一改進(jìn)有助于在具有高相似性的請(qǐng)求的情況下顯著減少生成延遲。例如，通過對(duì)一組文檔的問答可以觀察到性能優(yōu)勢，因?yàn)榇鸢笇⒏鶕?jù)作為提示詞本身一部分的文檔來生成。
除了性能提升，OpenVINO 2025.0還進(jìn)一步擴(kuò)大了生成式AI模型的支持范圍。新版本正式支持FLUX.1圖像生成模型，其中包括Dev與Schnell變體。這意味著開發(fā)者現(xiàn)可通過Optimum-Intel導(dǎo)出Flux模型，并結(jié)合Text2ImagePipeline生成圖像。這一改進(jìn)為開發(fā)者提供了更多的選擇和靈活性，有助于推動(dòng)圖像生成領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展。
另外，英特爾在OpenVINO 2025.0中首次實(shí)現(xiàn)了NPU加速支持，開發(fā)者可通過PyTorch的torch.compile接口調(diào)用英特爾NPU算力。這一創(chuàng)新性的舉措將加速模型的推理過程，提高生成圖像的效率，從而為用戶帶來更出色的體驗(yàn)。
總的來說，英特爾發(fā)布的OpenVINO 2025.0版本在圖像生成領(lǐng)域取得了重大突破，為開發(fā)者提供了更多選擇和便利。DeepSeek模型的引入引領(lǐng)了新潮流，為圖像生成領(lǐng)域注入了新的活力。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，我們有理由相信OpenVINO將繼續(xù)發(fā)揮重要作用，推動(dòng)圖像生成領(lǐng)域的發(fā)展邁上新的臺(tái)階。
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