英特尔宣布 OpenVINO 2025.0：新增图像天生场景与

IT之家 2 月 15 日新闻，IT之家从英特尔开辟职员专区得悉，2025 年首个 OpenVINO 版本（2025.0）于 14 日正式宣布，本次更新聚焦机能晋升、更多天生式 AI 模子的支撑，并针对英特尔神经处置单位（NPU）推出要害优化。官方表现：OpenVINO 2025.0 版本正式支撑 FLUX.1 图像天生模子（含 Dev 与 Schnell 变体），可在英特尔 CPU / GPU 上经由过程 GenAI 流水线运转。开辟者现可经由过程 Optimum-Intel 导出 Flux 模子，并联合 Text2ImagePipeline 天生图像。针对 Flux 模子对精度变更十分敏感的特色，咱们停止了深度优化，确保图像天生机能与正确度兼得。比方，INT8 量化版 FLUX.1-dev 模子在利用 Yarn 作风 LoRA 前后的对照如下（提醒词： albert einstein, yarn art style ，初始种子 = 420，迭代次数 = 20）：此次还参加了 Image2Image 与 Inpainting 的支撑。Image2Image：以图像 + 文本为输入天生新图像，晋升成果可控性；Inpainting：经由过程掩码图像调换输入图像的指定地区，支撑部分内容再生。两种流水线均兼容 LoRA 适配器，满意定制化需要。本次新版本在 LLMPipeline API 中引入了对提醒词查找解码的预览支撑，这是对揣测解码的简化，它在输入提醒词自身顶用直接查找机制代替了传统的草稿模子。这有助于在存在高类似性的恳求的情形下明显增加天生耽误。比方，经由过程对一组文档的问答能够察看到机能上风，由于谜底将依据作为提醒词自身一局部的文档来天生。英特尔称现在正在尽力支撑跟验证最新模子，包含 Mistral-7B-Instruct-v0.2、Qwen2.5，“固然咱们也支撑基于 LLama 跟 Qwen 架构的 DeepSeek 蒸馏模子。”别的，2025.0 版本初次实现 NPU 减速支撑，开辟者可经由过程 PyTorch 的 torch.compile 接口挪用英特尔 NPU 算力。OpenVINO 曾经在 CPU 跟 GPU 上失掉支撑，而且在机能方面十分濒临原生 OpenVINO 推理。如下为启用方法：