MIUI10第三方主题的设置方法
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MIUI10第三方主题的设置方法
已经上手MIUI10的各位，在体验MIUI10的过程中，估计发现了一个严重的问题就是，MIUI10内的主题商店，会在安装主题过程中进行授权验证，导致第三方主题不可用。而今天，我来跟各位讲述一下，如何在MIUI10中，设置第三方主题。一.官改系统官改系统由于经过第三方修改，主题商店破解是已经包含在内了，这里直接SD卡导入安装即可。缺点是官改系统无法OTA更新，只能刷完整包。二.Magisk模块官方系统想用第三方主题怎么办，其一是用magisk破解主题商店，使主题商店安装主题过程中，不需要进行授权验证，事实证明该方法治标不治本，即使能安装第三方主题，MIUI系统也会隔一段时间向服务器进行授权验证。导致你用着用着，突然发现自己主题变回默认主题了，还得手动再次安装。（在8.7.12版本后，由于授权验证导致系统换回默认主题时，会强行结束你正在使用的程序，无论你有没有进行清理锁定）其二，将主题以magisk模块的方式，刷入系统。这种方法最暴力，也是最有效的。这里需要用到基安@潇风残月所开发制作的应用“高级设置”作者@潇风残月注意的是，此应用基于magisk16.0环境制作，需要对应的magisk模块支持，防止应用FC。模块以上工具齐全后，在高级设置内，进行主题模块化。（MIUI快捷-主题设置）剩余部分，按照界面给出的提示，制作主题magisk包。最后，重启后，应用默认主题即可。备注:该方法不会恢复默认（因为默认主题被修改成你刷入的主题了），缺点是换主题需要重启手机（换官方主题例外）晒晒我的主题(?o?ωo??)如果有需要的话UP也可以制作一期视频来演示一遍主题安装过程哦∠( °ω°)／
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每次都要到所有应用里找设置，挺烦的
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可以修改的，设置～通知和状态栏～通知快捷入口～选择系统设置。
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更新后默认为全局搜索快捷入口，可自行设置。
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这个楼主可前往设置→通知和状态栏→通知栏快捷入口，然后将全局搜索改为系统设置即可。
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京ICP备号 | 京公网安备34号 | 京ICP证110507号探寻小米MIUI10超清画质体验背后的黑科技
发表于 11:57|
来源互联网|
作者互联网
摘要：近日，小米举办号称“史上最多重磅新品齐首发”的发布会。会上，包括小米8、MIUI10等在内的一系列重磅新品正式亮相。
近日，小米举办号称&史上最多重磅新品齐首发&的发布会。会上，包括小米8、MIUI10等在内的一系列重磅新品正式亮相。其中，有着&国产良心系统&之称的MIUI10尤其引人关注，作为小米此次发布会最先登场的新一代手机系统，MIUI10以&全面屏&为核心设计，针对全面屏操作进行了全方位支持和优化，同时全面应用AI，不但能够帮助用户轻松搞定复杂的操作，而且能够带给用户更好的高清画质体验。接下来，我们就一起探寻MIUI10背后的高清画质&神器&。
KIE：将图片变清晰的&神器&
这种将图片变清晰的&神器&，就是KIE（Kingsoft Image &AI
Enhancement）。KIE是金山云近期推出的基于AI技术的画质增强产品，将其应用于移动终端或图片传输中，可为用户带来超清的图像视觉体验，或者节省3/4的图片传输带宽成本。
小米MIUI官网对于KIE的介绍
随着移动终端特别是手机分辨率的不断上升，更高分辨率图片的需求也与日俱增，这是因为低分辨率的图片，如果放到高分辨率的屏幕下，就会让视觉效果变得很差。如果720P的图片放在1080P的屏幕上，就会出现这样的问题。
高分辨率屏幕下显示低质量图片，会让视觉效果变差
而传统的解决方案&&插值算法，包括双线性插值和临近插值，但这种方法往往会导致边缘出现锯齿、模糊等问题，将大幅降低图片的视觉效果。金山云KIE则基于人工智能技术，对图像重建使其高清放大，适配更高清的屏幕，同时对画面的马赛克、毛刺区域进行修复，提升图片视觉效果。
KIE的秘密武器：超分和修复
KIE是如何做到这些的呢？原来，它有两种秘密武器&&KIE包含超分辨率（以下简称&超分&）和修复两种技术，在深度卷积神经网络上，KIE的超分模型构建了一个七层的网络，能够有效提升图片质量，解除图片超分时模糊、纹理不清晰等问题。深度卷积神经网络可依据图片重建细节，实现清晰度远超原图的效果。KIE在网络结构、模型训练上进行了大量的探索和尝试，实现了优秀的图像超分和去噪效果。
首先，在网络结构上，KIE采用了Mobile Net
V2构造高效的网络模型。KIE结合残差学习思想，有效减少学习难度，采用跨层密集连接结构，利于梯度传播，使得深度网络在更短的时间内学习到更好的模型。采用金字塔结构，使得底层的特征和顶层的特征能够更有效融合。此外，在训练loss上，模型采用SSIM、图像内容损失等，让图片生成更加锐利的细节。
KIE采用金字塔结构，使得底层的特征和顶层的特征能够更有效结合
第二，在模型的训练上，KIE收集了30万张高清图片，确保内容丰富，采用多种方法模拟真实网络图片的生成过程，从而保证模型在推断时达到更好的效果，能够适应绝大部分网络图片，确保学习的全面性。同时进行数据混合，将不同大小倍数的图像混合在一起训练，从而支持不同倍数图片的高清化。
KIE的残差学习结构：加快训练速度并提高图像质量
针对在YUV三通道图像中，人眼对Y通道中最为敏感的特点，KIE针对Y通道和UV通道分别采用不同网络，其中Y通道复杂度高于UV通道的复杂度，在保证人眼质量的情况下，加快了训练和推断速度。
KIE针对微信、今日头条等主流网络图片聚集地进行调研，发现很多分辨率较小的图片，如果与目前主流的移动终端进行匹配，需要放大三倍，这意味着需要对图片的更多细节予以处理，因此难度更大。KIE以经过训练的3X网络对图片进行处理，经过卷积网络的学习和增强，最终提升了图片的质量。
KIE的应用场景
目前，KIE以SDK形式集成到各种应用场景中，包括各类手机厂商系统、超级APP应用、浏览器等。在同等主观质量下，KIE具有SDK体积小、推断速度快和内存占用少的特点，且能够适应多种平台。
在底层优化上，KIE采用模型压缩和量化技术，有效减少SDK的大小和推断速度。并且，采用金山云AI团队构建的高效的深度神经网络实现，在CPU上的推断速度达到了Google tensorlite的二到三倍，内存消耗也大大减少，为KIE的技术推广奠定了基础。
同时，KIE具有强大的跨平台特性，目前支持Android、iOS、PC平台和WEB端，接口简单快速接入。可在终端上实时处理，与解码器完全解耦，图片在移动终端上能够达到毫秒级响应，全面提升用户的浏览体验。
名词解释：
MobileNetV2：是对MobileNetV1的改进，是一个轻量化卷积神经网络。
SSIM：SSIM(structural similarity
index)，结构相似性，是一种衡量两幅图像相似度的指标。该指标首先由德州大学奥斯丁分校的图像和视频工程实验室(Laboratory for
Image and Video Engineering)提出。SSIM使用的两张图像中，一张为未经压缩的无失真图像，另一张为失真后的图像。
Google tensorlite：即TensorFlow
Lite，Google称Lite版本TensorFlow是TensorFlow
Mobile的一个延伸版本。尽管是一个轻量级版本，依然是在智能手机和嵌入式设备上部署深度学习的一大动作。此前，通过TensorFlow
Mobile API，TensorFlow已经支持手机上的模型嵌入式部署。TensorFlow Lite应该被视为TensorFlow
Mobile的升级版。
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