Виртуальная примерка с искуственным интеллектом

Главное о кейсе

Мы разработали технологию виртуальной примерки на основе искусственного интеллекта, позволяющую пользователям видеть себя в любой одежде из онлайн-каталога в максимально реалистичном качестве. Решение закрывает ключевые задачи заказчиков — снижает количество возвратов, повышает конверсию и усиливает конкурентные преимущества брендов в e-commerce.

Инструмент позволяет пользователям быстрее принимать решения о покупке, а бизнесу — улучшить показатели продаж, вовлеченности и удержания аудитории.

Как проект изменил жизнь пользователей

Для пользователей открываются возможности:

— Примерить одежду за 10 секунд, без визита в офлайн-магазин.
— Реалистичный визуальный результат: ИИ сохраняет фактуру ткани, складки, направление материала, корректно подстраивает образ под позу человека.
— Большее доверие к онлайн-покупкам — меньше сомнений, подходит ли модель одежды или цвет.
— Комфортный путь клиента: пользователь может сохранить фото, отправить образ себе в Telegram через бота, продолжить примерку или собрать полный look.

В итоге онлайн-шопинг становится более персонализированным, быстрым и удобным.

Бизнес-задача и ее решение

Задача:
Бренды сталкиваются с высокой долей возвратов, низкой конверсией при выборе одежды онлайн и отсутствием интерактивного пользовательского опыта, который выделял бы их среди конкурентов.

Решение:
Мы создали масштабируемую ИИ-платформу виртуальной примерки, которую можно интегрировать в сайт, мобильное приложение, digital-зеркала в торговых центрах.

Бизнес-результаты:
— Снижение количества возвратов за счёт более точного визуального соответствия.
— Рост среднего чека благодаря возможности собирать полноценные образы.
— Увеличение конверсии из просмотра в примерку, а затем в покупку.
— Повышение узнаваемости бренда за счёт инновационного опыта.

Аналитика позволяет брендам отслеживать поведение пользователей и эффективность продукта.

Крафт (мастерство), реализация, технические детали

Для создания фотореалистичной примерки мы протестировали наиболее продвинутые open-source модели: CatVTON, Leffa, IDM-VTON, FitDiT и другие. Оценивали их по качеству переноса текстуры, устойчивости к позам и способности сохранять мелкие детали ткани.

В результате выбрали оптимальную модель и создали собственный кастомный пайплайн, включающий:

— Дообучение модели с использованием LoRA-слоев на собственном датасете.
— Тонкую настройку для повышения качества передачи фактуры.
— Интеграцию с DensePose и OpenPose для более точного понимания позы и формы тела.

Технологический стек:
Python, PyTorch, IDM-VTON, Leffa, DensePose, FastAPI, Django, LoRA, Transformers.

Архитектура и backend:
— Серверная часть на FastAPI + PyTorch с поддержкой batch-инференса для высокой пропускной способности.
— Масштабируемая система управления моделями и GPU.

Собственный back на Django, позволяющий:
— управлять версиями моделей, GPU-ресурсами;
— настраивать маски и promt-конфигурации;
— редактировать элементы одежды и готовые образы;
— работать нескольким ролям: администраторы, модераторы, мультибрендовые клиенты.

Мы добились оптимального баланса качества, скорости (≈10 секунд) и стабильности генерации — результата, который входит в число лучших на рынке.

Инсайты, гипотезы, процесс создания и взаимодействия с заказчиком

Ключевые инсайты:
— Качество виртуальной примерки критически зависит от точности отражения фактур — даже небольшие дефекты сильно снижают доверие пользователя.
— Брендам важна не только генерация изображений, но и возможность редактировать каталоги, управлять версиями моделей и отслеживать аналитику.
— Пользовательскую вовлечённость значительно повышают функции «сохранить», «отправить себе в мессенджер» и «собрать образ».

Процесс работы:
— На первых этапах тестировали несколько архитектур — выявили, что большинство моделей нестабильны в сложных позах, поэтому интегрировали DensePose.
— Уделили большое внимание UX со стороны fashion-брендов — разработали гибкий кабинет, чтобы не приходилось обращаться к разработчикам для каждой мелкой доработки.
— Совместно с заказчиком сформировали метрики качества генерации и циклы A/B-тестирования.
— Оптимизировали pipeline так, чтобы итоговая задержка генерации была комфортной для массового использования.

Скриншоты