На существующий сайт Интернет-магазина одежды требуется внедрить микросервис онлайн-примерки. На странице товара пользователь загружает свою фотографию, на выходе получает свою сгенерированную фотографию в указанной на странице экипировке. Ближайший пример - раздел "переодеть" на сайте https://facee.ru/, однако в более упрощенном формате для пользователя, на основе только одной фотографии.
Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.
Здравствуйте, прежде чем приступить к работе, хочу вас ознакомить с собой.
Мы работаем уже на протяжении года, имея постоянных клиентов и основную страницу. Хотим начать достигать больших результатов и расширяться, поэтому хотим развивать этот аккаунт с нуля.
Заранее ничего оплачивать не нужно, предоплату мы не берем. Деньги можете перевести только после проверки работы.
По задаче "внедрения онлайн-примерки одежды на сайт. Суть — пользователь загружает своё фото, на выходе получает изображение с выбранной экипировкой прямо на сайте (аналог facee.ru, но проще для пользователя)".
Есть два основных варианта реализации:
1. Интеграция с облачным сервисом (Banuba, ZMO, MagicAPI и др.)
Быстрое внедрение, минимум работ на вашей стороне.
Оплата по количеству запросов: стоимость одной генерации фото — \$0.03–0.10 (в зависимости от сервиса).
Можно протестировать разные варианты и масштабировать под рост трафика.
Есть решения как “по лицу”, так и “по фигуре” — зависит от выбранного API.
2. Своя нейросеть (Stable Diffusion, ControlNet)
Требуется команда ML, большой датасет, серверы с GPU.
Дороже и дольше на запуск, актуально для полной кастомизации или автономии.
Чтобы точно оценить объём работ, уточню несколько моментов:
Ожидаемый формат результата — лицо или полный рост?
Сколько видов одежды и как часто их нужно обновлять?
Какой предполагаемый трафик (одновременные пользователи)?
Важны ли минимальные задержки и требования к приватности фото?
Какой сейчас движок/фреймворк у сайта (CMS или свой backend)?
Что предлагаю:
Протестировать лучшие облачные API и подобрать оптимальный по цене/качеству.
Настроить backend-микросервис для загрузки, обработки и выдачи результата.
Организовать базу одежды для гибкого обновления ассортимента.
Подготовить roadmap для развития решения.
Примерная стоимость одной генерации:
\$0.03–0.10 за фото (облачные сервисы, точная цена зависит от выбранной платформы и настроек).
Для расчёта бюджета и сроков важно понимать детали вашего процесса, трафик и требования. Готов обсудить подробности, ответить на вопросы и предложить архитектуру, оптимально подходящую под ваши задачи.
Меня зовут Евстратов Станислав.
Я являюсь действующим специалистом по ИИ.
В своей работе использую платформы и инструменты:
Нейросети и промптинг - GPT-4.1, Local Meta, Gemini, YandexGPT, Gigachat
Код и анализ данных - Python(Flask to web), SQL, Excel, Jupyter notebooks, PySpark
Базы знаний для ИИ : RAG, FAISS, ChromaDB
(Virtual Try-On) требует пайплайна из нескольких AI-моделей.
Мой подход
Препроцессинг изображений. На первом этапе необходимо подготовить данные.
Фото пользователя: Производится сегментация для отделения человека от фона и анализ его позы с помощью модели вроде OpenPose. Это позволяет получить "скелет" и контуры тела, на которые будет "надеваться" одежда.
Фото товара: Одежда на фотографиях вашего каталога также должна быть сегментирована для создания чистой маски товара без фона.
Ядро генерации. Основой сервиса станет кастомизированная модель на базе Stable Diffusion, управляемая через ControlNet.
Использовать карту позы (OpenPose) и контуры тела пользователя в качестве жесткого каркаса для генерации.
Маска одежды и текстовое описание товара будут использованы для того, чтобы модель "нарисовала" именно этот предмет гардероба на теле пользователя, корректно деформируя его в соответствии с позой и фигурой.
Постпроцессинг. Финальный этап включает в себя улучшение сгенерированного изображения (апскейлинг) и его бесшовное сведение с лицом пользователя из исходной фотографии для достижения максимального реализма.
Для более точной оценки проекта необходимо уточнить:
В каком виде представлены фотографии одежды в вашем каталоге (на модели, на манекене, flat lay)? О
Какие требования будут предъявляться к фотографиям, загружаемым пользователями (качество, ракурс, освещение)?
Каковы ваши ожидания по скорости генерации одного изображения и предполагаемой нагрузке на сервис?
Насколько фотореалистичным должен быть итоговый результат?
Онлайн примерка
Реклама
Онлайн примерка
На существующий сайт Интернет-магазина одежды требуется внедрить микросервис онлайн-примерки. На странице товара пользователь загружает свою фотографию, на выходе получает свою сгенерированную фотографию в указанной на странице экипировке. Ближайший пример - раздел "переодеть" на сайте https://facee.ru/, однако в более упрощенном формате для пользователя, на основе только одной фотографии.