快科技11月16日消息，小米创办人雷军发微博表示，龙晶玻璃目前成本还非常高，大家希望我们普及到标准版上吗?

  据悉，小米龙晶玻璃采用了全新的工艺并借鉴了陶瓷的构成原理，让玻璃内部的亿万颗纳米级晶体牢牢互锁住，当玻璃的某一处区域受到冲击时，其他的结晶能够有效缓解这股来自外界的冲击力，从而阻断裂纹的扩散。

  值得注意的是，龙晶玻璃内部结构变得更密集也更复杂，但在最重要的透明性上没有一点影响，这得益于内部微晶粒子的直径足够小，在均匀分布的情况下，在提升硬度和耐划性的同时保持超高的透明度。

  官方强调，龙晶玻璃的维氏硬度达到了860HV0.025，作为对比，iPhone15系列上的超瓷晶玻璃硬度为814HV0.025。

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  在小米14系列发布时推出了一款小米14Pro钛金属版，用上了尊贵的99%纯钛。因为工艺过于复杂，导致该版本产能不足，发售至今也只有少数用户抢到手机，不少朋友以为是限量发售。小米14Pro钛金属特别版仅提供16GB1TB版本，售价6499元普通版同配置售价为5999元。

  根据BCI最新公布的多个方面数据显示，小米在2023年11月期间，以18.3%的份额位列中国市场第二，同时也是国产第一。统计期内小米激活量同比增长44.1%，达524.3万台。第三代骁龙8的加持下，小米14性能输出也非常强劲，安兔兔跑分达到200万级，《原神》还能满帧高画质运行。

  今日，小米公司CEO雷军发文宣传小米14标准版。小米14标准版影像系统非常强，甚至有浮动长焦，可以越级对标iPhonePro级别的产品。雷军表示：小米14系列口碑好，销量自然好。

  博主数码闲聊站暗示，小米15、小米15Pro已经开案立项，其中小米15Pro有一定的概率会配备潜望长焦镜头，目前小米团队正在评估中。在小米14Pro上，小米为其配备了75mm浮动长焦，没有潜望长焦，据了解，75mm浮动长焦参考专业相机镜头结构，采用独特浮动对焦镜组设计，镜头分为两组，可内部移动，使得对焦范围从10cm远至无穷，能拍远，能拍近。在骁龙8Gen4上，高通将会为其配备NuviaPhoenix性能核心和NuviaPhoenixM核心，这在某种程度上预示着骁龙8Gen4放弃了Arm公版架构方案，它的CPU核心迎来史无前例的一次重大变化，值得期待。

  今年10月，小米14系列发布，售价3999元起，这是小米最新的高端旗舰，首销期销量突破百万台。小米创办人雷军微博发文表示：小米14系列持续热销，说明小米在高端化战略取得了一次重大胜利。值得一提的是，凭借小米14系列的爆火，在11月中国手机市场，小米市占率18.3%升至国产品牌第一。

  小米在北京举行了SU7的技术发布会，雷军给行业带来不少惊喜。很多人仍在使用苹果小米14特别好用。小米汽车将经过大量测试以确保万无一失。

  博主数码闲聊站暗示，小米14Ultra工程机有蓝色玻璃、橙色环保有机硅素皮、黑色环保有机硅素皮等材质。数码闲聊站还暗示，小米14Ultra正面是微四曲屏形态，金属中框不再延伸到电池盖上，此前在小米13Ultra上，小米将金属中框延伸到了背部。新品在明年Q1登场。

  快科技12月18日消息，今日，小米创办人雷军在微博发布了他近日接受央视新闻《面对面》栏目采访，谈到了过去30多年的创业历程和小米未来展望以及小米汽车等内容。作为小米最新旗舰，今年小米14系列首销期销量迅速突破百万台，开售5分钟销量是小米13系列首销总量的6倍，实现跨越式增长。对于在小米14出来之前的某一刻，你有没意识到我们离黎明已经很近了？”的问题

  近日，鲁大师发布了久用流畅排行榜”第二期，榜单显示，搭载了澎湃OS的小米14Pro位居第一名。最终结果为，小米14Pro作为今年小米最新的旗舰产品，一经发布便登顶榜首，以14675.91分的总成绩，仅8.68%的老化率排名第一，其中澎湃OS也是功不可没。同时模拟老化过程由原有标准的一轮写入变更为48轮写入；为了数据的稳定性，严格的界定了久用流畅测试方法，以便得出更严谨科学的结论。

  据小米官微消息，小米手机正式迈入WiFi7时代，小米14系列率先升级支持，小米13系列、小米MIXFold3系列等机型也将陆续适配支持。目前小米万兆路由器和小米路由器7000都已经收到了WiFi7固件，再搭配小米14系列，用户都能够体验到最强的WiFi7网络。WiFi7还解决了干扰问题，为设备密集或相邻网络重叠的区域带来实实在在的好处，这对公司和大型场所尤为重要。

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  Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型

  Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。

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  Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，还可以自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。

  Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的办法能够生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。

  Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型

  该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细的介绍了方法的原理和实验结果。