標題：英特爾發(fā)布OpenVINO 2025.0：圖像生成場景大升級，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，新版本首次實現(xiàn)了NPU加速支持，并引入了對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流水線運行。這一改進不僅優(yōu)化了圖像生成的性能，同時也確保了圖像生成性能與準確度兼得。通過深度優(yōu)化，新版本成功應(yīng)對了精度變化非常敏感的特點，從而在應(yīng)用Yarn風格LoRA前后實現(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中引入了對提示詞查找解碼的預(yù)覽支持。這是對推測解碼的簡化，它在輸入提示詞本身中用直接查找機制取代了傳統(tǒng)的草稿模型。這一改進有助于在具有高相似性的請求的情況下顯著減少生成延遲。例如，通過對一組文檔的問答可以觀察到性能優(yōu)勢，因為答案將根據(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還進一步擴大了生成式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導出Flux模型，并結(jié)合Text2ImagePipeline生成圖像。這一改進為開發(fā)者提供了更多的選擇和靈活性，有助于推動圖像生成領(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。
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，推動圖像生成領(lǐng)域的發(fā)展邁上新的臺階。
（免責聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
