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-- 🔥 **2022.11.8：Release FastDeploy [release v0.6.0](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/release/0.6.0)**
-    -  **🖥️ 服务端部署：支持推理速度更快的后端，支持更多的模型**  
-        -  优化 YOLO系列、PaddleClas、PaddleDetection 前后处理内存创建逻辑；
-        -  融合视觉预处理操作，优化PaddleClas、PaddleDetection预处理性能，提升端到端推理性能；
-        -  服务化部署新增Clone接口支持，降低Paddle Inference/TensorRT/OpenVINO后端在多实例下内存/显存的使用；
-        -  增加[FSANet头部姿态识别](./examples/vision/headpose)、[PFLD人脸对齐](./examples/vision/facealign)、[ERNIE文本分类](./examples/text/ernie-3.0)等模型。
-    -  **📲 移动端和端侧部署：移动端后端能力升级，支持更多的CV模型**
-        -  集成 RKNPU2 后端，并提供与 Paddle Inference、Paddle Inference TensorRT、TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime、Paddle Lite 等推理后端一致的开发体验；
-        -  支持 [PP-HumanSeg](./examples/vision/segmentation/paddleseg/rknpu2)、[Unet](./examples/vision/segmentation/paddleseg/rknpu2)、[PicoDet](examples/vision/detection/paddledetection/rknpu2)、[SCRFD](./examples/vision/facedet/scrfd/rknpu2) 等在NPU高需求的特色模型。
+- 🔥 **2022.11.15：Release FastDeploy [release v0.7.0](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/tree/release/0.7)**
+    -  **🖥️ 服务端部署：支持更多的模型，推理性能进一步提升**  
+        -  新增 [PaddleClas](./examples/vision/classification/paddleclas/serving) 模型服务化部署示例；
+        -  新增 [Stable Diffusion](./examples/multimodal/stable_diffusion) 模型部署示例；
+        -  PaddleClas、PaddleDetection、YOLOv5 部署代码升级，支持 predict 及 batch_predict；
+        -  针对 FDTensor 增加 Pad function 操作符，支持在batch预测时，对输入进行 Padding；
+        -  针对 FDTensor 增加 Python API to_dlpack 接口，支持 FDTensor 在不同框架间的无拷贝传输；
+    -  **📲 移动端和端侧部署：端侧能力升级，支持更多硬件**
+        -  集成 Paddle Lite TIM-VX 后端，用于支持瑞芯微RV1109、RV1126、RK1808、晶晨A311D等硬件，并提供与 Paddle Inference、Paddle Inference TensorRT、TensorRT、OpenVINO、ONNX Runtime、Paddle Lite、RKNPU2等推理后端一致的开发体验；
+        -  在瑞芯微 RV1126 硬件上，支持 图像分类模型 [ResNet50_vd](./examples/vision/classification/paddleclas/rk1126/cpp)；
+        -  在瑞芯微 RK3588、RK3568 等硬件上，支持 人脸检测模型 [SCRFD](./examples/vision/facedet/scrfd/rknpu2).
 
 - [**more releases information**](./releases)