使用 OpenVINO™加速部署通义 Z-Image（造相）文生图模型
引言【Z-Image-Turbo】(https://huggingface.co/Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo) 是阿里巴巴通义团队最新推出的高性能文生图模型，基于 Diffusion Transformer (DiT) 架构，6B 参数量，仅需不到 10 个 steps 的采样，就能够快速生成高质量图像。本文将详细介绍如何使用 Intel® OpenVINO™ 工具套件来优化
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2天前
引言Z-Image-Turbo 是阿里巴巴通义实验室最新发布的高性能文生图模型。它基于先进的 Diffusion Transformer 架构，拥有 60 亿参数，核心特性在于仅需极少的推理步数（通常 8 至 10 步）即可快速生成细节丰富、质感逼真的高质量图像。Z-Image-Turbo 模型非常适配 AI PC 场景，目前已针对搭载 Intel Core Ultra 处理器的平台进行优化，能够
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2天前
1. 模型简介在全球化沟通日益频繁的今天，高效、精准的跨语言翻译工具成为刚需。Hunyuan-MT 系列模型正是为满足这一需求而生的专业翻译解决方案 —— 不仅专注于 33 种语言的互译能力，更特别支持 5 种民汉语言的顺畅转换，同时通过集成模型的优化设计，能将多个翻译结果融合升级，呈现更自然、准确的输出效果。除了核心翻译功能，本文更聚焦于 “落地实用性”：手把手教你如何借助 OpenVINO™
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5天前
OpenVINO™ 模型部署开发者说：先给模型做体检，再谈上线
【开篇寄语】本文为 OpenVINO™ 社区开发者的实践分享，内容基于作者在真实项目中的经验整理。作为开源 AI 工具套件，OpenVINO™欢迎大家结合自身场景验证、交流、分享，共同推动技术实践进步。【作者简介】朱忠杰 | AI 数据智能应用架构师（中国软件行业协会认证），高级人工智能研发工程师（工信部认证），虞城县广厦互联网软件开发服务中心负责人作为一个新手 OpenVINO™ 开发者，当你开
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8天前
开箱即用的文档解析：PaddleOCR-VL + OpenVINO™（表格 / 图表 / 公式一次搞定）
作者： 武卓，赵红博如果你最近在做文档智能（合同/票据/财报/论文/报表），你一定遇到过这种尴尬：传统 OCR 能把字识别出来，但一到表格、图表、公式，要么结构丢失，要么后处理成本爆炸。PaddleOCR-VL 的出现，把“文档解析”从 OCR 升级成了更接近“读懂页面”的能力：同一套模型可以覆盖 OCR / Table / Chart / Formula 等任务，并且资源效率很高，适合做端侧落
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12天前
