連載 AIMachine LearningPythonGANComputer Vision
第1回：プリクラからバーチャル試着へ — 20年越しの構想
META FITの原点：服を買う前に自分の姿で試着できるという20年来のビジョンが、キオスク端末からGANベースのバーチャル試着へと進化した経緯と、15以上のVTONモデルの調査結果を紹介します。
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連載 AIMachine LearningPythonGANComputer Vision
第3回：PF-AFNの実装 — 試着エンジンのコードを読む
Parser-Free Appearance Flow Networkの実装を詳細に解説。Feature Pyramid Networkによる特徴抽出、CUDA相関カーネル、オプティカルフローによる衣服ワーピング、ResUnetジェネレータによるコンポジット生成までの全パイプラインを紐解きます。
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連載 AIMachine LearningPythonGANComputer Vision
第2回：GANを理解する — バーチャル試着を支えるエンジン
敵対的生成ネットワーク（GAN）の仕組みを徹底解説：GeneratorとDiscriminatorの対立構造、GANが拡散モデル以前に画像生成を支配した理由、そしてバーチャル試着システムへの応用まで。
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連載 AIMachine LearningPythonGANComputer Vision
第4回：姿勢推定・自動採寸・3D再構成
OpenPoseによる骨格検出、Graphonomyによる人体パーシング、独自の自動採寸アルゴリズムが仮想試着をどう支えるか。PiFuを用いた2D→3D再構成の探索と、TensorFlow.jsによるWebプロトタイプも解説します。
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連載 AIMachine LearningPythonGANComputer Vision
第5回：成果・課題・次世代画像生成への道
GANベース仮想試着システムの成果と限界を検証。衣服デザインの変質、体型多様性の課題、スマートフォンアプリUI設計、そして拡散モデルが切り拓く次世代META FITの展望を語ります。
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連載 AIMachine LearningPythonNLP
第1回：毎日の献立問題をデータで解く
約2万件のレシピデータを3つのCSVソースから統合し、機械学習で献立提案を行うためのデータパイプラインを構築した過程を解説します。
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連載 AIMachine LearningPythonNLP
第2回：栄養ベクトルとコサイン類似度で「同じ栄養、違う料理」を実現する
19次元の栄養素ベクトルにコサイン類似度を適用し、栄養バランスが似ている別の料理やメニューを検索する仕組みを解説します。
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連載 AIMachine LearningPythonNLP
第3回：LSTMで「飽きの来ない献立」を時系列予測する
コサイン類似度では解決できなかった「献立のマンネリ」問題に、LSTMによる時系列予測で挑みます。テキスト生成の発想を献立提案に転用した実装の全記録。
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連載 AIMachine LearningPythonNLP
第4回：ChatGPTで2万件のレシピを「時短版」に自動変換する
数年後、LLMの登場で同じプロジェクトを再訪。ChatGPT APIを使い、2万件のレシピを忙しい家庭向けの時短版に一括変換した実装記録。
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