前几日雷军在微博上爆料小米5，表示小米5自己已经用了一个多月，体验超乎想象，还有很多惊喜，比如手感就特别好，拿起来就放不下。而在今天下午，网上突然开始热传一组所谓的小米5包装盒谍照。 图中的包装盒样式和小米现在惯用的截然不同，换成了白色调，上边印着金色、粉色、白色、黑色四款手机，下边写着小米手机5，最后的数字5还用方框给框了起来，感觉更像是苹果iPhone的风格。 谍照有多个角度，看手机正面和曝光的小米5谍照也很像，但说真说假的都有，暂时无法确认。
网传小米5包装盒谍照
网传小米5包装盒谍照
网传小米5包装盒谍照
网传小米5谍照
微博用户@包子玩机 晒出了据称是小米 5 真机的照片
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最近，网上曝光了一组新一代大众帕萨特的谍照。上汽大众将引入原版全新PassatB9，预计将在今年三季度以三厢版车型形式在国内上市。你会选择新一代帕萨特还是新一代迈腾呢？
快科技3月28日消息，今日晚间，小米汽车首款车型小米SU7正式发布，小米CEO雷军率先介绍了小米SU7全系配色。据了解，小米SU7拥有跑车、时尚、豪华、经典四种色系，首发9款配色，具体如下：跑车色系：海湾蓝、熔岩橙时尚色系：雅灰、流星蓝、霞光紫豪华色系：橄榄绿、寒武岩灰经典色系：珍珠白、钻石黑ID设计上，小米SU7正侧方为流畅饱满的车身曲线搭配极具张力的前轮包设计，尾部还有着小翘尾和光环尾灯，极具辨识度。雷军表示，我们还有很多想传承的家族特征设计，希望它们能让小米汽车成为未来的经典，比如水滴形大灯、光环尾灯、175度涟
小米汽车首款车型小米SU7正式发布，共推出了四种色系，包括跑车、时尚、豪华、经典，首发9种配色。颜色设计方面，跑车色系有海湾蓝、熔岩橙;时尚色系包括雅灰、流星蓝、霞光紫;豪华色系则有橄榄绿、寒武岩灰;经典色系则是珍珠白、钻石黑。标配700公里是为了确保用户一周充一次电”，从减少里程焦虑”。
在今晚举行的小米汽车发布会上，小米汽车的内饰配色正式发布。小米SU7共提供了4款配色可选，分别是银河灰、暮光红、迷雾紫色、和曜石黑，灵感均取自大自然。座椅还包含了通风及加热功能根据中国人体特征，将腰托高度设为135mm，肩部、腰部和坐垫都具备良好支撑性。
快科技4月23日消息，在今天的问界新M5发布会上，问界新M5首次推出了RS版专属套件。该套件的推出，将再次迎合年轻消费群体的个性化需求。据悉，问界新M5 RS套件包含了全新黑曜标设计与全新黑曜运动轮毂，彰显专属身份。同时，问界新M5还汲取了旗舰手机的设计灵感，新增大都会红”与大溪地灰”两款新车色。专属的大都会红和大溪地灰新配色，大都会红时尚摩登，大溪地�
小米汽车即将在今晚19:00发布，目前小米汽车官方公布的配置版本有两个，分别是小米SU7标准版和MAX。在一款APP的汽车询价”功能中，意外看到展示了小米SU7的四个版本车型，分别是普通版、Pro版、Max版和FoundersEdition限量版。不过需要注意的是，车辆信息还是要以今晚的发布会为准。
快科技4月2日消息，小米SU7首批将于明天正式交付。据报道，小米SU7目前锁单量已经超过4万，对于造车新势力来说是非常可喜的成绩单。雷军刚刚发文介绍，小米SU7首发共9种颜色，从目前的锁单数据来看，霞光紫最受欢迎，投票调查也也是如此。其次是雅灰、寒武岩灰、海湾蓝、橄榄绿等。据悉，小米SU7拥有跑车、时尚、豪华、经典四种色系：跑车色系：海湾蓝、熔岩橙时尚色系：雅灰、流星蓝、霞光紫豪华色系：橄榄绿、寒武岩灰经典色系：珍珠白、钻石黑目前小米SU7的车漆订购配置中，只有海湾蓝、橄榄绿和雅灰三款免费，其它车漆配色选装费用均?
快科技4月10日消息，最近，网络上曝光了一组极氪MIX的内饰谍照。从这些照片来看，新车的内饰基本延续了极氪007的设计风格，包括一个弧形的仪表盘和方形的中控屏，而且中控屏可以像007一样左右旋转。方向盘的设计也与007相似，具有左右侧的按键以及方向盘下方的快捷按键。中控台的样式有所不同，中控台面更低，这将带来更好的驾驶视野。此外，前风挡倾角较大，A柱还�
备受瞩目的小米SU7即将于今晚7点揭开神秘面纱，正式召开上市发布会。小米的创始人雷军已经提前为大家带来了一个惊喜——小米SU7的全新配色霞光紫。相信这款集时尚、科技与舒适于一身的小米SU7，一定会为市场带来一股新的风潮。
快科技4月19日消息，据最新爆料显示，小米SU7将会在下半年推出更多配色，具体情况还暂未确定。据雷军此前介绍，小米SU7首发共9种颜色，从目前的锁单数据来看，霞光紫最受欢迎，投票调查也是如此。其次是雅灰、寒武岩灰、海湾蓝、橄榄绿等。据悉，小米SU7拥有跑车、时尚、豪华、经典四种色系：跑车色系：海湾蓝、熔岩橙时尚色系：雅灰、流星蓝、霞光紫豪华色系：橄�
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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