两个月完成两轮融资，共享生活用纸“楚纸”获1000万元战略投资
06-18
谁最先发明了“纸人妻”这个概念，已无从考证。
一般来说，ACG文化中的“纸老婆”经常被用来调侃阿宅，这意味着无论阿宅多么真心，二次元的美少女永远无法改变。
成为现实。
二次元美少女不会有厚度，只是“纸片人物”。
一些非常持久的异常超出了讨论范围。
即便如此，阿宅也从未停止过对纸人的追求。
在没有机器学习的时候，他们就致力于同人作品的创作。
通过机器学习，他们开始使用神经网络批量生成纸质人物。
2016年，NVIDIA发布了StyleGAN，使得生成超逼真的人脸成为可能，于是绅士有了一个想法。
你种什么因，就会收获什么。
既然给StyleGAN喂人脸可以生成人脸，那么给StyleGAN喂漂亮女孩会产生漂亮女孩吗？ 2009年，科普学者作者和程序员Branwen开始给算法喂入漂亮女孩的数据集，训练StyleGAN生成纸质人物“老婆”，结果非常喜人。
但对于Branwen来说，这些“妻子”是美丽的，但却没有灵魂。
今年年初，OpenAI终于向少数开发者开放了其文本生成网络GPT-3。
获得内测资格的Branwen立即开始使用GPT-3为这些“老婆”生成背景故事。
结果现在这些妻子都有了自己的背景故事。
格温·Branwen将这个项目命名为“这个外福不存在”。
有些人会说它们从未存在过。
但神经网络生成的妻子并非受现有作品启发，也不是融合了多种可爱元素的“缝合怪”。
它是机器学会规则后的全新创造，更是完全不存在。
不存在的妻子 在《不存在的妻子》的首页上，每15秒就会刷新一次关于一个美丽女孩和她的故事的摘要。
为了保证这个网页能在手机和电脑上正常运行，也为了节省每个月几百块钱的GPU租金，Branwen没有选择让GAN动态生成美女，而是在网页中内置了10万个美女。
提前静态网页。
由 GAN 生成的随机纸图，以及自训练模型也被公开供用户进一步探索。
StyleGAN的训练结果 为了在多个维度展示StyleGAN的能力，并且让结果足够丰富和有趣，Branwen在三个不同参数下生成了10万个结果。
其中0-0号图为中等品质、中等偏差（psi=0.8）的普通美少女，1-0号图为低偏差（psi=0.6）的优质美少女，1-0号图为低偏差（psi=0.6）的优质美少女。
1-00为低质高清妹子。
有偏差的怪诞美少女（psi=1.1）。
所以你看到的随机结果可能并不都是能与专业画家的作品相媲美的美少女，也可能会产生令人恐惧的效果。
可爱、可爱、无脑。
每个美丽女孩出生时，都有一个由GPT-3生成的概要故事。
在尝试了各种方法训练GPT-3后，Branwen发现让GPT-3写一篇“来自未来的新节目的摘要”是最接近他想要的。
这些情节乍一看非常相似，但经得起仔细推敲。
例如，这个打破逻辑的剧情简介是关于一位名叫“小樱”的东京魔法少女，她拥有治愈能力。
介绍完“小樱”的治愈能量后，剧情突然转移话题，秀出与美少女的亲密感：“我们关系很好，可以一起喝茶。
”樱花是相当美丽的。
有时GPT-3会突然表现得异常出色，写出让人深入思考的脚本。
在这段描述中，女主角突然打破第四面墙向观众发表讲话，并多次要求人们为她制作剧场版和动画：“太悲惨了，没有真正的粉丝看过这部漫画，这个问题必须解决。
”请为我制作一部电影，请为我制作一部动画，祝你生活顺利。
”从屏幕里出来吧。
”无论是惊喜还是惊吓，每 15 秒就有一个新的“妻子”诞生并从神经网络中消失，而且每一个都是独一无二的。
为了让偶遇的经历更加真实和难忘，Branwen没有为“不存在的妻子”设置后退按钮或历史记录。
“退缩会让这一切变得非常廉价，”Branwen写道。
“如果你动作不够快，这个妻子和她的故事就会永远消失。
”为了让用户理解这种感受，Branwen还花了很多功夫解释什么是“物哀”。
Branwen一期一会的东方哲学显然对一大批网友产生了巨大的影响。
一位名叫terratheillusionist的Reddit用户在“不存在的妻子”帖子下留言，讲述了自己从恋爱到失恋的整个过程：“有一次我打开这个页面，看到了一个女孩，她是如此纯洁，如此美丽。
”我盯着她看，十五秒后，网页刷新了，她就消失了。
现在我疯狂地刷新网页，在茫茫的网络废墟中与她重逢，尽管我知道这是绝对不可能的。
15秒就像一场梦。
同样的，你为什么要关心它？除了Branwen之外，还有更多程序员开始使用StyleGAN等神经网络批量生成各种不存在的东西。
例如，不存在的猫：不存在的猫、不存在的名人：不出租的房东、不存在的有很多水疗中心的房子：不存在的房子、网站不存在的东西，作者写的不存在的东西，它们不存在 商业评论：不存在的商业评论 这太哲学了。
正如《不存在的房子》的出版商克里斯托弗·施密特在文件中写道：这一切都不存在，图片、文字、房东，它们都不存在，它们只存在于机器的想象中。
谁知道我们是否只是神经网络的一个梦想。
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