标题：英特尔发布OpenVINO 2025.0：图像生成场景大升级，DeepSeek模型引领新潮流
随着人工智能技术的飞速发展，图像生成领域也迎来了新的突破。英特尔公司近日发布了全新的OpenVINO 2025.0版本，该版本在性能提升、更多生成式AI模型的支持以及针对英特尔神经处理单元（NPU）的关键优化等方面取得了显著成果。尤其值得一提的是，新版本首次实现了NPU加速支持，并引入了对提示词查找解码的预览支持，这无疑将为图像生成领域带来更大的发展空间。
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图像生成模型（含Dev与Schnell变体），可在英特尔CPU/GPU上通过GenAI流水线运行。这一改进不仅优化了图像生成的性能，同时也确保了图像生成性能与准确度兼得。通过深度优化，新版本成功应对了精度变化非常敏感的特点，从而在应用Yarn风格LoRA前后实现了显著的性能提升。
此外，新版本还加入了Image2Image与Inpainting的支持。Image2Image以图像+文本为输入生成新图像，提升了结果的可控性；而Inpainting则通过掩码图像替换输入图像的指定区域，支持局部内容再生。这两种流水线均兼容LoRA适配器，能够满足定制化需求。
值得一提的是，新版本在LLMPipeline API中引入了对提示词查找解码的预览支持。这是对推测解码的简化，它在输入提示词本身中用直接查找机制取代了传统的草稿模型。这一改进有助于在具有高相似性的请求的情况下显著减少生成延迟。例如，通过对一组文档的问答可以观察到性能优势，因为答案将根据作为提示词本身一部分的文档来生成。
除了性能提升，OpenVINO 2025.0还进一步扩大了生成式AI模型的支持范围。新版本正式支持FLUX.1图像生成模型，其中包括Dev与Schnell变体。这意味着开发者现可通过Optimum-Intel导出Flux模型，并结合Text2ImagePipeline生成图像。这一改进为开发者提供了更多的选择和灵活性，有助于推动图像生成领域的创新发展。
另外，英特尔在OpenVINO 2025.0中首次实现了NPU加速支持，开发者可通过PyTorch的torch.compile接口调用英特尔NPU算力。这一创新性的举措将加速模型的推理过程，提高生成图像的效率，从而为用户带来更出色的体验。
总的来说，英特尔发布的OpenVINO 2025.0版本在图像生成领域取得了重大突破，为开发者提供了更多选择和便利。DeepSeek模型的引入引领了新潮流，为图像生成领域注入了新的活力。未来，随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信OpenVINO将继续发挥重要作用，推动图像生成领域的发展迈上新的台阶。
