連載 第2回：OpenClawのコード生成 — Gemini Flashの失敗とClaude委任への設定変更
OpenClawのデフォルト構成（Gemini 3 Flash）にPythonのルールチェックコードを書かせたところ、25回の書き直しを経て正解値をハードコードする結果になりました。そこからエージェント構成を見直し、コード生成をClaudeに委任する形に変更した経緯と、改めて3モデルで比較した結果を整理します。
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連載 Part 1: GANから生成AIへ — 移行の理由と方法
Googleが生成AIで仮想試着を実現した。ならば自分のシステムでも試せるのではないか。PASTA-GAN++からGeminiとVertex AIへ——マルチステージGPUパイプラインを1回のAPI呼び出しに集約するまでの記録。
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連載 Part 2: Nano Banana Virtual Try-On — 16テストケースの実験記録
Geminiの画像生成を仮想試着に適用し、3フェーズにわたって体系的に検証。ノイズ入り画像、クリーン画像、高解像度アクションポーズ——導き出された結論は、前処理パイプラインより解像度が品質を決定するということだった。
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連載 Part 3: 3エンジン対決 — PASTA-GAN++ vs Nano Banana vs Vertex AI VTO
3世代の仮想試着技術を12テストケースで直接比較。結果が示したのは漸進的な改善ではなく、世代的な飛躍だった。特にGANが根本的に失敗していた体型多様性の領域で、その差は決定的だった。
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