是谁第一个发明了“纸片人老婆”这个概念已经无从追溯了。

一般来说，ACG 文化中的“纸片人老婆”常被用于对阿宅的调侃，意思是说，哪怕阿宅再真情实感地投入，二次元里的美少女也永远不可能变成现实。二次元美少女不会拥有厚度，只是“纸片人”而已。

即使如此，阿宅，对于纸片人的追求从未停歇。没有机器学习时，他们投身于同人作品创作，有了机器学习后，他们开始利用神经网络批量生成纸片人。

2018年，英伟达发布的 StyleGAN 让生成超逼真的人脸变成了可能，于是就有绅士灵机一动。种瓜得瓜种豆得豆，既然给 StyleGAN 投喂人脸可以生成人脸，那给 StyleGAN 投喂美少女是不是就会生成美少女。

2019年，科普作者兼程序员 Gwern Branwen 就开始给算法投喂美少女数据集，训练 StyleGAN 生成纸片人“老婆”，成果十分喜人。但对于 Branwen 来说，这些“老婆”美则美矣但毫无灵魂。今年年初，OpenAI 终于对少数开发者开放了旗下的文字生成网络 GPT-3，拿到了内测资格的 Branwen 立刻开始用 GPT-3 为这些“老婆”生成背景故事。

Gwern Branwen 给这个项目命名为“不存在的老婆（This Waifu Does Not Exist）”。

有人会说，它们本来就不存在。但神经网络生成的老婆不是从已存在的作品中获得启发，也不是结合了多种萌元素的“缝合怪”，而是机器在学习了规则之后的全新创作，是更加彻底的不存在。

不存在的老婆

在“不存在的老婆”的主页上，每过 15 秒都会刷新一个美少女和她的故事梗概。

为了保证这个网页在手机和电脑上都能正常运行，也为了省下每个月几百美元的 GPU 租金，Branwen 并没有选择让 GAN 即时生成美少女，而是预先在静态网页中内置了 10 万个 GAN 生成的随机纸片人，同时公开了自己训练好的模型供用户做进一步探索。

为了多维度展示 StyleGAN 的能力，也为了让结果足够丰富有趣，Branwen 在三个不同的参数下生成了 10 万个结果。其中 0-50000 号图片为中等质量中等偏差（psi=0.8）的普通美少女，50001-75000 号图片为高质量低偏差（psi=0.6）的高级美少女，75001-100000 号图片为低质量高偏差（psi=1.1）的奇形怪状美少女。

所以你看到的随机结果不一定每个都是媲美专业画手作品的美少女，也可能是有惊吓效果的不知道什么鬼。

每个美少女诞生时，还附带一段 GPT-3 生成的梗概故事。

在尝试用多种手段调教 GPT-3 之后，Branwen 发现让 GPT-3 写一段“来自未来的新番梗概”最贴近自己想要的效果。

这些剧情乍一看还挺像那么回事儿的，但经不起仔细推敲。比如这段逻辑崩坏的梗概，关于一个名叫“Sakura”的有治愈能量的东京魔法少女。在介绍完“Sakura”的治愈能量后，梗概突然话锋一转显摆起和美少女的亲密度：“我们关系很不错，所以我们能一起喝茶”。

有时候 GPT-3 也会突然超常发挥写出让人细思极恐的台本。

在这段描述里，女主角竟然突然打破了第四面墙向观众喊话，并且反复要求人们为她出剧场版、出动画：“太惨了，竟然没一个现实中的粉丝看过这本漫画，这个问题必须要解决。求求你们为我出个剧场版吧。求求你们把我动画化吧。求求你们把我动画化吧。我祝你好人一生平安。”

惊喜也好惊吓也罢，每 15 秒钟，都有一个全新“老婆”从神经网络里诞生又消失，每一个都独一无二。为了让这种萍水相逢的体验更加真实、更加难忘，Branwen 没有为“不存在的老婆”设置后退键或者历史记录。

“后退会让这一切变得很廉价，” Branwen 写到，“如果你速度不够快，这个老婆连同她的故事就会一起永远地消失。”

Branwen 这种一期一会的东方哲学显然对一大波网友造成了巨大冲击。

一位名叫 terratheillusionist 的 Reddit 用户在“不存在的老婆”帖子下留言说出了自己从恋爱到失恋的全过程：

“有一次我打开这个网页看到了一个女孩，她那么清纯那么美丽，我盯着她入了神。

15 秒后网页刷新，她不见了。

现在我疯狂刷新网页想在茫茫的赛博废墟里和她重逢，尽管我知道这绝对不可能了。”

15 秒钟的关系似梦一样，你又何必介怀心上。

不存在的世界

除了 Branwen ，也有更多程序员开始用 StyleGAN 和其他神经网络批量生成各种各样不存在的东西。

比如不存在的猫猫：

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不存在的明星：

不存在的房东出租的不存在的带很多 spa 的房子：

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不存在的网站上不存在的作者写出的不存在的商业评论：

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这一切都太哲学了。

正如“不存在的房子”的发布者 Christopher Schmidt 在文档中写到的：这一切都不存在，图片、文字、房东，都不存在，它们只存在于机器的想象里。

谁又能知道我们是不是神经网络的一场梦呢。