2024-03-04 Hacker News Top Stories #
- 美国联邦贸易委员会（FTC）和司法部强调，通过算法在房屋租赁市场中进行价格操纵仍然违反反垄断法。
- ShotSpotter公司的枪声检测服务因其保密性和可能的种族偏见覆盖决策而受到批评，引发了对其民权影响和数据准确性的质疑。
- 作者在Go语言中优化“十亿行挑战”，通过并行处理等技术将处理时间从1分45秒大幅缩短至4秒。
- 康奈尔大学的CS 6120课程提供了一个自主学习的环境，让学生通过阅读论文和开源编程任务深入研究编译器设计。
- 一本关于学习理论的书籍介绍了从第一原理出发理解机器学习算法的方法，旨在为读者提供对算法背后的数学原理的深入理解。
- 在Reddit的C++讨论中，有报告称在Windows平台上使用std::shared_mutex时可能存在bug，导致死锁问题。
- Paul Butler的文章《对Kubernetes的讨厌者指南》讨论了Kubernetes的复杂性，并为避免其陷阱提供了实际建议。
- Brendan Gregg分享了他在2005年遇到的一个关于Sun Microsystems公司未经授权使用其开源工具的令人难以置信的故事。
- Supermium是一个兼容旧版Windows系统的Chromium浏览器，提供了隐私和可用性增强，同时针对传统和现代Windows系统进行优化。
- GitHub上的一个项目旨在为SD WebUI提供生成透明图像和图层的扩展功能，目前正在开发中，提供了一些基本的图像生成和处理功能。
Price fixing by algorithm is still price fixing #
https://www.ftc.gov/business-guidance/blog/2024/03/price-fixing-algorithm-still-price-fixing
本文讨论了算法定价在房屋租赁市场中的价格操纵行为。美国联邦贸易委员会（FTC）和司法部一致认为，通过算法进行价格操纵仍然属于价格操纵行为。他们强调，无论哪个行业，如果企业使用算法确定价格，都不能违反反垄断法：算法不能做任何如果由真实人员完成会违法的事情。
文章指出，如今房屋租金正在上涨，尤其是对低收入消费者租住的中低档公寓，租金已经上涨近 20%。FTC 和司法部的共同法律文件强调，算法操纵价格仍然是价格操纵，重要的竞争法律原则包括：1）不能使用算法规避禁止价格操纵协议的法律；2）即使共谋者保留一些定价自由或违反协议，共同使用共享的定价建议、清单、计算或算法的协议仍然可能违法。
在住房租赁市场，房东越来越多地使用算法确定价格，据称，房东使用诸如 “RENTMaximizer” 等软件确定数百万公寓的租金。考虑到私募股权支持的房东和物业管理公司之间的整合，打击共谋尤为重要。竞争对手共同使用算法进行价格设定可能剥夺租客对公寓优惠的选择权。
对其他企业的启示是，同意使用算法也构成协议。在算法共谋中，定价算法结合竞争对手数据，给出基于当地条件的建议最高租金。当你用共享算法代替曾经独立的定价决策时，麻烦就来了。与共同使用人为代理人固定价格一样，使用共同约定的算法固定价格也是违法的。价格偏差并不能使共谋者免责，开始价格或推荐开始价格也可能违法。
除了房屋行业，司法部此前曾取得有关使用定价算法在在线转售中固定价格的认罪认罚，并对肉类加工竞争对手之间共享价格相关和其他敏感信息的案件进行调查。技术是一种承诺，正确使用可以使我们的生活更健康、更安全、更高效，但其效率也可能被不法分子利用来打压竞争或以新颖方式欺诈消费者。无论违法者使用何种工具，FTC 和司法部都将站在消费者和竞争的一边保持警惕。
HN 评论 546 comments | 作者：nabla9 | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39575803
这篇评论讨论了房地产领域中算法定价的问题。
评论指出，使用算法订价并不违法，但当多家竞争对手共同使用同一算法设置价格下限时，就会涉嫌勾结。
这种算法的价值在于使竞争者保持价格高企并 décourager 竞争。
这种行为与实际共同制定价格的结果类似，只是通过第三方算法实现，从而规避了直接受到法律审查的风险。
此外，评论还提到了通过秘密共享真实租金、空置情况等信息，使算法价格更准确、更有利可图的问题。
总的来说，这种房地产领域中算法定价的行为存在一些模糊的法律界限，包括基于意图和效果的判断。
ShotSpotter: listening in on the neighborhood #
https://computer.rip/2024-03-01-listening-in-on-the-neighborhood.html
本文讨论了 ShotSpotter 公司提供给美国许多执法机构的枪声检测服务。他们通过在城市各处安装声学传感器来检测枪声，并使用某种特征匹配来确定枪声来源。该公司因其极度保密运营方式而受到广泛批评，甚至不向客户执法机构披露传感器位置信息。
这种保密性引起指责，称 ShotSpotter 的效果声称无法独立验证，并试图压制对其产品民权影响的研究。文章还提到了 ShotSpotter 传感器的密度惊人，以及覆盖决策与阿尔伯克基市的种族和阶级之间的关系。文章还讨论了 ShotSpotter 传感器记录对话并可能作为证据使用的问题，以及对城市区域的广泛监视和使用这些证据的问题。
ShotSpotter 公司的服务： ShotSpotter 提供枪声检测服务，通过声学传感器在城市中检测枪声，并使用特征匹配和飞行时间来确定枪声来源。 该服务受到执法机构使用，但因其保密性受到批评，未公开传感器位置信息，难以验证其效果。
保密性问题： ShotSpotter 极度保密运营方式引起争议，未向执法机构客户披露传感器位置信息，可能阻碍对其产品效果和民权影响的独立研究。
传感器密度和覆盖决策： 文章提到 ShotSpotter 传感器的密度惊人，阿尔伯克基市有 721 个传感器，覆盖决策与城市的种族和阶级有关。传感器覆盖模式与居民的家庭收入相关，富裕地区受监视较少，而贫困地区覆盖更广。
监视和证据使用： 讨论了 ShotSpotter 传感器记录对话并可能作为证据使用的问题，以及城市区域的广泛监视和使用这些证据的问题。 阿尔伯克基市已有大规模执法机构操作的视频监视网络，以及使用自动车牌识别器等监视技术。
数据准确性和评估： 对 ShotSpotter 报告的准确性存在争议，一份芝加哥报告发现只有 11.3% 的报告能够确认为枪声。ShotSpotter 声称有出色的统计数据，但积极抵制独立评估，这引发了对其数据准确性的质疑。
HN 评论 387 comments | 作者：kogir | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39576974
根据您提供的链接，对帖子中评论的观点进行中文摘要如下：
APD 的透明度和问责制是辩论的焦点，ShotSpotter 在城市的讨论中占据重要地位。
APD 历史上对普遍监视技术的使用一直是争议焦点。
APD 拒绝透露 ShotSpotter 覆盖的城市部分一直是改革派人士的主要不满。
ShotSpotter 系统在阿尔伯克基的批评之一是导致大量 P2 呼叫，延迟了警察对大多数其他服务呼叫的响应。
SoundThinking 的含糊其辞、拒绝独立研究以及明显的销售动机引发了警惕，可能误导警察领导和选定官员过度优先考虑 ShotSpotter。
ShotSpotter 在芝加哥的部署也引发了争议，一些评论指出其有效性较低。
评论还提到了声音本地化系统的技术细节和局限性。
关于 ShotSpotter 系统的有效性和对社区的影响存在不同观点和担忧。
以上是对帖子中评论观点的中文摘要。
The One Billion Row Challenge in Go: from 1m45s to 4s in nine solutions #
https://benhoyt.com/writings/go-1brc/
本文介绍了作者在 Go 语言中解决“十亿行挑战”的九种解决方案。挑战要求处理一个包含天气站名称和温度的文本文件，对于每个天气站，输出最小值、平均值和最大值。作者从简单的解决方案开始，逐步优化，包括使用指针值的映射、手动解析温度、使用固定点整数表示温度等。
最终，作者结合了所有优化并进行了并行处理，将处理十亿行数据的时间从 1 分 45 秒降低到 4 秒。最终的解决方案比最快的 Go 版本快了 36.2 倍，但比最快的 Java 版本慢了 110 倍。
整个过程展示了作者在优化 Go 代码方面的探索和努力。
HN 评论 177 comments | 作者：nalgeon | 20 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39578501
对数据处理速度和优化方法的兴趣、对现代 SSD 硬盘的性能惊叹、关于脚本优化和多线程处理的经验分享、对不同编程语言处理速度的比较、关于 Java 和 Go 性能的讨论、以及关于数据库处理和应用代码性能的看法。
CS 6120: Advanced Compilers: The Self-Guided Online Course #
https://www.cs.cornell.edu/courses/cs6120/2023fa/self-guided/
CS 6120: 自主学习课程
CS 6120 是康奈尔大学的博士级计算机科学课程，由 Adrian Sampson 负责，涵盖了编程语言实现的主题。课程内容包括中间表示、数据流、经典优化以及并行化、即时编译和垃圾回收等研究性主题。学生需要阅读论文并进行开源编程任务，使用 LLVM 和专门为该课程设计的教育 IR。课程结构包括视频和笔记，以及一些实现任务，旨在通过将抽象概念转化为实际代码来巩固对抽象概念的理解。学生可以自主学习，不受任务截止日期限制，但无法参与 Zulip 上的讨论。课程结束时，学生需要通过编译器的魔法改变世界来完成学期作业。
课程涵盖了多个主题，包括程序表示、本地分析与优化、数据流、全局分析与优化、LLVM、循环优化、过程间分析、别名分析、内存管理、动态编译器、程序合成、并发与并行性等。学生还需要阅读研究论文、参与讨论、领导论文讨论并撰写博客文章。最终，学生将进行一个关于语言实现的研究项目，并在课程博客上撰写体验报告。
该课程强调实践和研究，学生需要完成编程任务、阅读论文、领导讨论和完成项目。学生的工作将根据实现工作、参与度、博客文章和项目的表现进行评分，采用米其林星级评分系统。同时，课程还强调学术诚信和尊重，提供残障和心理健康支持。
HN 评论 85 comments | 作者：swatson741 | 23 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39577878
根据您提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以总结为：
学校似乎越来越不重视计算机体系结构和系统编程，这些知识对于在行业中获得最好的工作至关重要。
编译器是放大器，编译器优化可以使程序执行更快/更便宜，编程语言是思维工具，匹配领域可以让人们更容易解决更大的问题。
硬件领域可能被认为薪水相对较低，相比之下编程领域更受重视。
编译器的发展受硬件工作方式的更好整合推动，大部分进步来自于硬件工作方式在编译器、语言和社区中更好地整合。
了解硬件细节对于解决计算问题并不重要，大多数程序员更多地从事数字管道工作而不是解决计算问题。
编程实践表明过于通用的构造并不那么有用，通常会导致过度设计、难以维护和降低生产力。
理论发展主要集中在解析器，实际实现涵盖整个流水线，一直到整体程序优化和代码生成。
以上观点涵盖了对编译器、计算机体系结构和编程语言的不同看法和讨论。
Learning Theory from First Principles [pdf] #
https://www.di.ens.fr/%7Efbach/ltfp_book.pdf
这段文字是一本书的前言部分，主要介绍了学习理论的重要性和这本书的目的。以下是对这段文字的中文摘要：
前言摘要：
- 学习理论的研究为何重要？数据在科学、工程、工业和个人生活中无处不在，这导致了对自动化处理的需求。机器学习关注于从训练样本中做出预测，并在这些领域中得到广泛应用，无论是小问题还是大问题，都涉及到各种学习模型，从简单的线性模型到深度神经网络。机器学习已成为算法工具箱的重要组成部分。
- 如何理解这些实践中的成功？我们能否提取一些原则来理解当前的学习方法，并指导新应用的设计或适应新的计算环境？这正是学习理论的目标。学习理论不仅数学内容丰富且有趣（因为它涉及许多数学领域），而且原则上，实践中观察到的大多数行为都可以通过足够的努力和理想化来理解。一旦理解，就可以进行适当的修改以获得更强大的成功。
- 为什么要读这本书？本书的目标是介绍最广泛使用的学习方法中的最新和旧有结果。通过这种方式，书中阐述了几个原则来理解过拟合和欠拟合现象，以及对分析中的三种类型的错误（估计、近似和优化错误）进行系统阐述。此外，目标不仅是展示学习方法可以在给定足够数据量的情况下学习，而且是理解它们学习的速度（快或慢），特别是对特定结构的适应性，这些结构可以使学习更快（例如预测函数的平滑性或对低维子空间的依赖）。
- 这本书面向理论导向的学生，以及那些想要获得机器学习和相关领域（如计算机视觉或自然语言处理）中使用的算法的基本数学理解的学生。此外，它也适合来自应用数学或计算机科学其他领域的学生和研究人员，他们想要了解机器学习背后的理论。由于书中包含了许多简单的证明，它还可以作为理论机器学习研究者的参考资料。
- 书中将努力从第一原理出发证明许多结果，同时尽可能保持阐述的简洁。这将自然导致选择关键结果来展示学习理论中的核心概念，这些概念在简单但相关的例子中。同时，也会介绍一些没有证明的一般性结果。当然，第一原理的概念是主观的，作者假设读者具有良好的线性代数、概率论和微积分知识。
- 书中还将关注那些可以在实践中运行的学习理论部分，因此，本书描述的所有算法框架都是常规使用的。由于许多现代学习方法基于优化，书中专门有一章讨论它们。对于大多数学习方法，都会提供一些简单的说明性实验，并附有代码（目前是 Matlab，Python 正在进行中，未来是 Julia），以便学生亲眼看到这些算法在合成实验中的简单性和有效性。练习题目前没有提供解答。
- 最后，书的第三部分深入讨论了现代特殊主题，如在线学习、集成学习、结构化预测和过参数化模型。
- 请注意，这不是一本关于机器学习的入门教材。已经有几种优秀的入门教材，有多种语言版本（例如，Alpaydin, 2020; Lindholm et al., 2022; Azencott, 2019; Alpaydin, 2022）。本书专注于学习理论，即推导最广泛使用的学习方法的数学保证，并描述什么使特定的算法框架成功。特别是，鉴于许多现代方法基于优化算法，我们特别强调基于梯度的方法。
- 书的一个关键目标是查看最简单的结果，使它们尽可能易于理解，而不是专注于更高级但可能在一开始太难且提供边际更好理解的材料。全书中，我们提出了一些更现代工作的参考文献，这些工作深入探讨了相关主题。
HN 评论 58 comments | 作者：magnio | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39574436
根据对该帖子评论的观点进行归并，观点包括：
- 对于“无免费午餐定理”持怀疑态度，认为实践中并不适用；
- 认为静态程序分析在现实世界中是可行的，通过构建准确但不完美的分析器和避免图灵完备结构来实现；
- 讨论程序的终止问题，提出在实践中需要添加最大迭代限制等方法；
- 讨论机器学习中的归纳偏差和奥卡姆剃刀原则的重要性；
- 探讨学习理论的基本原理和机器学习中的双下降现象；
- 讨论机器学习中的超定参数化和梯度下降的随机性；
- 讨论书籍的难度和深度，以及学习理论的挑战性；
- 探讨人工智能模型的创新和应用；
- 讨论学习理论的起点和建模方法；
- 讨论如何传达个人背景和需求给人工智能模型。
Bug in reader/writer locks in Windows API #
https://old.reddit.com/r/cpp/comments/1b55686/maybe_possible_bug_in_stdshared_mutex_on_windows/
在 Reddit 的 C++ 讨论中，有关 std::shared_mutex 在 Windows 上可能存在的 bug 引起了关注。
一个团队在 Windows 上使用 MSVC 时遇到了与 std::shared_mutex 相关的奇怪且意外的行为，而在 MinGW 或其他平台上并未出现。具体情况是，主线程获取独占锁，创建 N 个子线程，每个子线程获取共享锁，等待所有子线程都获取共享锁后释放，主线程释放独占锁。
这种情况大多数时候都能正常工作，但大约每 1000 次中会出现“死锁”。当发生死锁时，只有一个子线程成功获取共享锁，而其他所有子线程都永远阻塞在 lock_shared()中。这种行为可以通过 std::shared_mutex、std::shared_lock/std::unique_lock，或直接调用 SRW 函数来观察到。如果成功获取共享锁的单个子线程调用 unlock_shared()，则其他子线程将被唤醒。
但如果我们正在等待所有读者获取共享锁，那么我们将永远等待。这种情况可能是 std::shared_mutex 在基于 SRW 的 Windows MSVC 实现中才会出现的 bug。这个问题已经在 StackOverflow 上得到了讨论，但现在需要语言专家、STL 开发人员或者 Raymond Chen 来宣布这是否是“设计如此”还是一个 bug。具体代码示例也提供了一个简单的复现错误的方式。整个讨论的重点是关于 std::shared_mutex 在 Windows 上可能存在的 bug 以及可能的解决方案。
HN 评论 99 comments | 作者：Georgelemental | 9 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39581664
根据您提供的链接，评论中的观点可以归纳为：
对 Windows API 中读写锁存在的 bug 感到惊讶，认为这种细微 bug 很容易被忽视。
讨论了实现读写锁时使用的不同方法，如使用 CAS 循环来实现原子操作。
有人分享了自己对 SRW/PushLocks 的实现经验，指出在高争用情况下性能略逊于 MS，但在测试中表现良好。
有人提到避免嵌套锁定，认为需要嵌套锁定是一个错误的迹象。
有人分享了自己对 Reader/Writer 锁的经验，认为在某些情况下，使用简单的互斥锁比使用共享锁性能更好。
讨论了 SRWLock 和 std::mutex 的大小和性能差异。
有人提到并讨论了在多线程系统中使用 cmpxchg16b 的性能问题。
有人指出 Reader/Writer 锁看起来很轻量级，但实际上可能存在问题。
讨论了不同方法来处理读者和写者之间的竞争，如分割锁或双缓冲。
讨论了在 Windows API 中的 bug 是否会影响 WINE 的实现。
有人分享了自己在 XP 上对内核进行补丁的经验。
讨论了在多线程系统中使用非原子变量可能导致的问题。
有人提到了 Windows API 中的 bug，并讨论了是否应该归咎于 API 本身。
讨论了在 Windows API 中实现读写锁时的问题和挑战。
有人分享了对 Windows API 实现的反馈，指出微软并没有按照规范实现 Windows API。
讨论了在多线程系统中使用非原子变量的问题，以及内存同步的重要性。
以上是对帖子中评论观点的归纳总结。
The hater’s guide to Kubernetes #
https://paulbutler.org/2024/the-haters-guide-to-kubernetes/
《对 Kubernetes 的讨厌者指南》
在这篇名为《对 Kubernetes 的讨厌者指南》的文章中，作者 Paul Butler 讨论了在某些技术领域中，Kubernetes 因被视为一种不必要复杂的时间浪费而受到批评，认为初创公司应该避免使用。文章指出，使用 Kubernetes 在小团队中被视为过度工程化的迹象。
作者解释了为什么要使用 Kubernetes，认为 Kubernetes 是最佳选择，如果想要同时运行多个进程/服务器/定时作业、实现冗余运行并在它们之间进行负载平衡、以及将它们及其之间的关系配置为代码。Kubernetes 最基本的作用是提供一个抽象层，让您可以将一组计算机想象成一个（无头）计算机。
文章还介绍了作者团队如何使用 Kubernetes，以及他们在使用过程中避免的一些事项，如不使用 Kubernetes 来运行短暂进程、静态/营销站点以及直接存储数据的内容。作者还提到了他们在使用 Kubernetes 中积极使用和谨慎使用的资源类型，以及他们主动避免使用的内容，如手动编写 YAML、非内置资源和操作员、Helm 等。
最后，作者强调了人类不应等待 Pod 启动的重要性，并提到了一些高级抽象概念以及一些 Kubernetes 的替代方案。总的来说，文章为那些想要避免 Kubernetes 中的陷阱并成功使用它的人提供了一些建议和见解。
这篇文章提供了对 Kubernetes 使用的实际经验和建议，对于那些对 Kubernetes 感到困惑或犹豫的人来说，这些见解可能会帮助他们更好地理解和应用 Kubernetes。
HN 评论 235 comments | 作者：paulgb | 9 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39581976
根据您提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以归纳为：
对 Kubernetes 复杂性的担忧、云服务与本地基础设施的比较、全球基础设施需求的讨论、云服务提供商选择的辩论、Kubernetes 的优点与缺点、以及对基础设施管理工具的看法。
An Unbelievable Demo (2021) #
https://www.brendangregg.com/blog/2021-06-04/an-unbelievable-demo.html
《An Unbelievable Demo》
在这篇博文中，作者 Brendan Gregg 分享了一个关于他在 2005 年遇到的一个令人难以置信的演示的故事。当时，他是一名独立的性能顾问，Sun Microsystems 刚刚发布了 DTrace，这是一个可以检测所有软件的工具。在一次会议上，他遇到了一个自称是 Sun 的 DTrace 专家和开发人员的重要人物，展示了一款基于 DTrace 的新产品。
然而，令人震惊的是，这些演示工具实际上都是 Brendan Gregg 自己开发的开源工具，甚至连他的名字、版权和许可证都被删除了。这个经历让他感到震惊，同时也揭示了一些关于 Sun 公司文化的问题。最终，他建议这位专家从 DTraceToolkit 直接获取更新的工具，并保留他的名字、版权和许可证。
这个故事反映了开源开发者可能会发现自己的代码被重新打包的情况，但这种情况可能有些不寻常。整个经历让他对技术销售和开源社区中的一些问题有了更深刻的认识。
HN 评论 17 comments | 作者：kunley | 15 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39579833
有人认为在 OpenSolaris 时期，Sun 公司认为只有他们才能充分利用自己的技术，外部创造的东西都是垃圾。
一些人回忆起与 Sun 产品的经历，特别是在 Oracle 收购之后，体验极差。
有人提到 Sun Microsystems 未经允许销售他们的开源工具。
评论中有人讨论了大公司试图将他人作品冒充为自己的情况，表达对这种行为的不满。
有人认为这种情况在企业界并不孤立，可能有更多未曝光的类似事件。
希望以上总结对您有帮助！
Supermium – Chromium fork for Win 2003/XP and newer #
https://win32subsystem.live/supermium/
Supermium 是一个基于 Chromium 的网页浏览器，兼容 Windows XP、2003、Vista、7、8.x 和更新版本。
该项目由 Win32（在 GitHub 上为 win32ss）开发，旨在提供隐私和可用性增强，同时针对传统和现代 Windows 系统进行优化。
功能特点：
提供 64 位和 32 位安装程序下载。
要求 Windows XP SP3 或更高版本，或 Windows Server 2003 SP2 或更高版本。
支持 Chrome 扩展，包括 uBlock Origin。
与 Google Chrome 不同，Supermium 浏览器不会移除 Manifest V2。
主要区别：
Supermium 浏览器具有 Aero Glass 和 Aero Glass 风格的标题栏，而不是 Windows 10 风格的标题栏。
主要漏洞修补的反应时间通常不到一周。
提供功能强大的沙盒以增强安全性。
支持自定义选项卡，包括梯形选项卡、透明选项卡和轮廓选项卡。
未来支持：
Windows 2000 的未来支持。
Ungoogled Chromium 功能（正在进行中）。
用于 D3D9 渲染器的 WebGPU。
Manifest V2（一旦被 Google 移除）。
HN 评论 165 comments | 作者：Tiberium | 13 hours ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39580439
根据您提供的链接，评论中的观点可以总结为：
对于使用旧操作系统和浏览器的合理性和实用性的讨论。
讨论旧系统的性能和现代网站的兼容性。
关于旧系统安全性和潜在漏洞的担忧。
有人认为使用旧系统可以避免被公司追踪和控制。
对于使用旧系统可能带来的安全风险的警告。
有人提到使用 Linux 等其他操作系统作为更好的替代方案。
对于旧系统和新硬件的性能讨论。
讨论俄罗斯总统普京使用 Windows XP 的可能原因。
对于旧系统和现代 UI 设计的喜好和讨论。
讨论安全性和便利性之间的权衡。
有人认为选择不再接收更新的旧操作系统是出于安全和隐私考虑。
对于 DDOS 黑客可能利用旧系统漏洞的警告。
提到 Linux 桌面系统的能力和可靠性。
讨论使用旧系统可能带来的安全风险和漏洞。
对于使用旧系统可能导致的网络攻击的担忧。
提到使用 Linux 等其他操作系统作为更安全的替代方案。
Generating transparent images using Stable Diffusion XL #
https://github.com/layerdiffusion/sd-forge-layerdiffusion
这个 GitHub 仓库是一个正在进行中的项目，旨在为 SD WebUI（通过 Forge）提供生成透明图像和图层的扩展功能。目前，图像生成和基本图层功能已经实现，但透明图像生成尚未完成（将在约一周内完成）。该代码库具有高度动态性，可能在接下来的一个月内发生许多变化。如果您来自专业内容创作工作室，并需要严格重现所有先前的结果，建议在每次更新时备份文件。
在这个项目中，所有模型的下载/选择都是完全自动的。目前已发布的模型包括：
layer_xl_transparent_attn.safetensors：将 SDXL 转换为透明图像生成器的 LoRA 等级 256 模型。
layer_xl_transparent_conv.safetensors：将 SDXL 转换为透明图像生成器的替代模型。
layer_xl_fg2ble.safetensors：包含偏移量以将 SDXL 转换为以前景为条件生成混合组合的图层生成模型。
其他模型和功能正在开发中，以提供更多的图像生成和处理功能。
该项目还包括模型说明、测试步骤、常见问题解答等内容，以帮助用户了解如何使用这些模型进行图像生成和处理。建议用户在使用过程中进行验证，以确保获得预期的结果。
详细信息请访问 GitHub 链接。
HN 评论 13 comments | 作者：tracyhenry | 1 day ago #
https://news.ycombinator.com/item?id=39577164
根据您提供的链接，这篇帖子中的评论观点可以总结为：
对 AI 生成的图像中头发模糊的效果表示担忧，可能是因为 AI 训练数据的局限性导致的（amluto、dotancohen）。
有评论指出头发的波浪状填充看起来不自然，缺乏自然的谷底和峰值（Y-bar）。
有人赞赏 AI 对半透明材料的部分 alpha 混合支持，并对其与图像修复的结合感兴趣（vunderba）。
有人欢迎良好的 AI 描边技术（jasonjamerson）。
有评论提到作者 Lvmin Zhang 还涉及 ControlNet 项目（GaggiX）。
有人对作者在图像生成领域的贡献表示赞赏，并分享了相关链接（msp26）。
有人关注 AI 生成图像的反射效果，提到与其他方法的比较（swyx）。
以上是对帖子评论观点的简要总结。