原标题：英特尔发布 OpenVINO 2025.0：新增图像生成场景与 DeepSeek 蒸馏模子提拔

IT之家 2 月 15 日音讯，IT之家从英特尔诞生东说念主员专区获悉，2025 年首个 OpenVINO 版块（2025.0）于 14 日庄重发布，本次更新聚焦性能进步、更多生成式 AI 模子的提拔，并针对英特尔神经贬责单位（NPU）推出要道优化。

官方暗示：OpenVINO 2025.0 版块庄重提拔 FLUX.1 图像生成模子（含 Dev 与 Schnell 变体），可在英特尔 CPU / GPU 上通过 GenAI 活水线运行。诞生者现可通过 Optimum-Intel 导出 Flux 模子，并覆没 Text2ImagePipeline 生成图像。针对 Flux 模子对精度变化异常明锐的特色，咱们进行了深度优化，确保图像生成性能与准确度兼得。

举例，INT8 量化版 FLUX.1-dev 模子在利用 yarn 立场 LoRA 前后的对比如下（教导词："albert einstein, yarn art style"，运转种子 = 420，迭代次数 = 20）：

这次还加入了 Image2Image 与 Inpainting 的提拔。

Image2Image：以图像 + 文本为输入生成新图像，进步遵守可控性；

Inpainting：通过掩码图像替换输入图像的指定区域，提拔局部履行再生。

两种活水线均兼容 LoRA 适配器，温和定制化需求。

本次新版块在 LLMPipeline API 中引入了对教导词查找解码的预览提拔，这是对揣度解码的简化，它在输入教导词自己顶用径直查找机制取代了传统的草稿模子。这有助于在具有高一样性的央求的情况下显贵减少生成延伸。举例，通过对一组文档的问答不错不雅察到性能上风，因为谜底将左证算作教导词自己一部分的文档来生成。

英特尔称现在正在悉力提拔和考据最新模子，包括 Mistral-7B-Instruct-v0.2、Qwen2.5，“固然咱们也提拔基于 LLama 和 Qwen 架构的 DeepSeek 蒸馏模子。”

此外，2025.0 版块初度罢了 NPU 加快提拔，诞生者可通过 PyTorch 的 torch.compile 接口调用英特尔 NPU 算力。OpenVINO 还是在 CPU 和 GPU 上赢得提拔，况兼在性能方面异常接近原生 OpenVINO 推理。如下为启用花样：