小米魔改存储芯片

小米魔改存储芯片：原理、性能与未来展望

随着科技的快速发展，智能手机市场的竞争愈发激烈，用户对于手机存储容量的需求也日益增长。近年来，智能手机存储芯片市场呈现出快速发展的态势，各种新型存储技术不断涌现。作为一款全新的存储芯片，小米魔改存储芯片凭借其出色的性能与创新技术，引领了未来智能手机存储市场的新潮流。

一、小米魔改存储芯片原理

小米魔改存储芯片采用了新型三维 NAND 闪存技术，具备高容量、高速度、低功耗等优点。与传统的二维 NAND 闪存相比，三维 NAND 闪存具有更高的存储密度，能够实现大容量存储。小米魔改存储芯片采用 3D 布局方式，提高了存储单元的利用率，进一步提升了存储性能。此外，芯片还具备自适应读写技术，能够根据不同的应用场景智能调整读写速度，满足用户对于存储速度的需求。

二、小米魔改存储芯片性能

小米魔改存储芯片在性能方面表现出色。具有高速读写、低延迟、高容量等优点，能够在短时间内完成大量的数据读写操作，有效提高了用户的使用体验。同时，芯片还具备强大的功耗管理功能，能够在保证存储性能的同时，降低功耗，延长芯片的寿命。

三、未来展望

未来，小米魔改存储芯片将继续引领存储技术的发展。一方面，芯片将继续提高存储容量，实现更大存储空间的需求；另一方面，芯片还将积极探索新的存储技术，例如新一代的 3D NAND 闪存技术、英特尔的 Optane 存储技术等，以满足用户对于存储性能的更高要求。此外，小米魔改存储芯片还将加强与手机厂商的合作，为用户带来更加优秀的手机存储体验。

总之，小米魔改存储芯片作为一款新型存储芯片，具备高性能、高容量、低功耗等优点，引领了未来智能手机存储市场的新潮流。在未来，小米魔改存储芯片将继续努力，为用户带来更加优秀的存储体验。

一句话就能魔改视频主角，谷歌新「AI导演」惊呆网友：画质太赞了

Alex 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

谷歌整出了个新“AI导演” ，一句话甚至能把视频主角给换了 。

瞧，青青草地上，一只小熊正在跳舞。

难道现在的熊都这么有艺术细胞了嘛？？

No，No，No！草地上原有的其实是只猴子。

要从猴变熊，只用跟这个AI说一句：

一只小熊随着音乐节拍跳着舞，扭动他的整个身子。（A bear dancing and jumping to upbeat music, moving his whole body）

而除了会“魔改”视频，这个名为Dreamix 的AI还能把静态图片变成动画——也是一句话就搞定 。

比如给此AI看一张“海龟游泳照”，再告诉它：

水下拍到一只海龟在游泳，后面有只鲨鱼正在靠近。（Underwater shot of a sea turle with a shark apporching from behind）

一句话不仅让海龟游起来了，还凭空加了条鲨鱼。

这效果让不少围观网友都纷纷点赞。

有人甚至断言，AIGC将在接下的两年时间继续掀起热潮，甚至比千禧年间的发展更加疯狂。

导演视频，只用一句话

一经公开就能受到盛赞，这个AI究竟如何？不妨再看看其更多的“导演”作品来感受一下。

首先，在更换视频角色 方面，这是原本的田野：

这是AI放火烧掉的田野：

这是人的手在写字：

这是AI生成的机器人手在写字：

同样以人写字的视频为原型，如果把提示句子换成“人的手在画圆”，还会有不同的生成效果：

而在静态图变动画 方面，原图是雾蒙蒙的丛林：

而AI给这片林子加了一只奔跑的独角兽，而且镜头还按句子提示给拉远了。

还有这样一张河谷风景图：

AI不仅让溪水流动起来，还给岸边加上了来洗澡水牛，给天空加上了飞翔的小鸟。

看到这里，有人可能会觉得欠点火候：动画倒是做出来了，但画质也牺牲了挺多啊。

那不妨多给AI看几张图。

比如一口气给AI看7张玩具火警的照片：

然后再让它根据一句话生成视频，这下画质就会清楚很多。

至于这个”AI导演”是怎么做的，谷歌表示，关键在于“老朋友”扩散模型 （Diffusion Model） 。

扩散模型，也是火出圈的AIGC作画神器DALL·E 2 的核心。

谷歌研究人员指出，其实之前已有类似的“文字生成视频”AI了，但若仅仅在输入视频上对视频扩散模型进行微调，会限制运动变化的程度。

而此AI与众不同之处在于：

团队使用了一个“混合目标” ，除了对原始目标进行微调外，还会对无序帧集进行微调。

他们采用了一种深度学习中专门的注意力机制：Masked Temporal Attention，帮助模型专注于输入信息的特定部分，忽略其他无关的部分。

——这提高了模型处理序列数据的能力，生成视频中的动态更多样化，且效果也比较自然。

在扩散模型和Masked Temporal Attention的加持下，对于更换视频主角来说，输入其实已经被省略了——只需进行微调，结果的保真度也相当不错。

参考链接：[1] https://dreamix-video-editing.github.io/[2] https://www.youtube.com/watch?v=QWUmk6GuqIQ[3] https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/10tovhn/n_r_google_announces_dreamix_a_model_that/

— 完 —

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