Запуск виртуальной примерочной Universal
RWB, объединенная компания Wildberries и Russ, начала развертывание сервиса «Примерочная для клиентов» для всех пользователей Wildberries в России. Ранее функция была доступна только избранной группе клиентов, теперь она интегрирована непосредственно в карточки товаров и процессы поиска, позволяя покупателям выбрать «Примерить эту вещь» или фильтровать товары по совместимости.[1]
Пользователи загружают фотографию или захватывают изображение в реальном времени, после чего нейронные сети и алгоритмы компьютерного зрения генерируют реалистичную визуализацию одежды на их теле с учетом позы, освещения, параметров тела, посадки и текстуры материала. В настоящее время инструмент доступен для базовой одежды, офисной одежды и демисезонной верхней одежды, в ближайшее время он будет распространен на всех российских продавцов на платформе.
Техническая основа и поэтапное расширение
Сервис опирается на модели ИИ, настроенные для точности в категориях моды, что обеспечивает рендеринг в реальном времени, который совмещает одежду с физикой пользователя и факторами окружающей среды. Это основано на более ранних этапах тестирования, когда функциональность была ограничена, теперь происходит переход к универсальному доступу для российской пользовательской базы, насчитывающей более 79 миллионов активных пользователей в месяц, которые генерируют более 20 миллионов ежедневных заказов по состоянию на 2025 год.[1]
Планы расширения предусматривают полную доступность для российских продавцов на платформе в ближайшей перспективе, что соответствует более масштабному масштабированию инфраструктуры, которое включает улучшения ИИ для поиска товаров и инструментов для продавцов. Нейронные сети обрабатывают пропорции тела и освещение изображения для создания анатомически точных наложений, уменьшая визуальные несоответствия, распространенные в более ранних системах виртуальной примерки.[7]
Последствия для product feed в e-commerce
Интеграция виртуальной примерочной напрямую улучшает product feed, внедряя интерактивные слои ИИ в статические списки. Feed превращаются из простых каталогов с изображениями и текстом в динамичные активы, где одежда отображается на визуальных материалах, предоставленных пользователем, что упрощает принятие решений без необходимости физической примерки. Это требует обогащенных feed с точными метаданными о посадке, имитации ткани и адаптивности позы, подталкивая платформы к стандартизированным схемам данных, готовым для ИИ.
Для инфраструктуры контента это ускоряет обновление feed: продавцы обходят традиционные фотосессии с помощью моделей, сгенерированных ИИ, сокращая производственные циклы с дней до минут, сохраняя при этом визуальную точность. Интерфейсы без кода для загрузки базовых изображений еще больше демократизируют этот процесс, позволяя быстро заполнять feed даже для небольших поставщиков.
Повышение стандартов каталогов и качества карточек
Стандарты каталогизации меняются, поскольку виртуальная примерка требует всесторонней атрибутивной разметки — совместимость с типом фигуры, физика драпировки материала и многоугольная визуализация становятся базовыми требованиями. Неполные карточки дают сбой при сопоставлении с ИИ, что приводит к формированию более полных, стандартизированных наборов данных в вертикалях моды. Качество резко возрастает за счет снижения рисков возврата; реалистичные предварительные просмотры коррелируют с более высокой конверсией, визуализируя такие нюансы, как длина рукава или посадка по плечам, которые упускаются статическими изображениями.
На рынках с большим объемом, обрабатывающих 7–10 миллионов ежедневных заказов с 80% доставкой на следующий день, эта полнота минимизирует неудовлетворенность после покупки, повышая полезность карточки от описательной до экспериментальной. Роль ИИ в автоматической разметке и отображении текстур обеспечивает согласованность, устанавливая новые ориентиры для масштабируемых машиночитаемых каталогов.[3] Чтобы убедиться, что информация о вашем продукте готова к этим требованиям, рассмотрите преимущества использования product feed - NotPIM, чтобы помочь структурировать ваши данные.
Ускорение оборачиваемости ассортимента
Скорость запуска ассортимента увеличивается благодаря виртуальной примерке на базе ИИ, поскольку нейронные инструменты позволяют мгновенно активировать листинг без зависимых от модели съемок. Продавцы быстрее вводят сезонные линейки, синхронизируя feed с сигналами спроса в реальном времени. Платформы обрабатывают растущие объемы — российский e-commerce недавно достиг эквивалента $140 млрд — путем автоматизации визуализации, сокращая время выхода на рынок для скоропортящегося модного инвентаря.[5]
Этот слой ИИ без кода поддерживает гиперлокальную адаптацию, когда региональные показатели тела или нормы освещения информируют о переподготовке модели, повышая оборачиваемость в таких разных областях, как Сибирь, где e-commerce вырос на 28% в годовом исчислении. Более быстрые циклы складываются с 95% 24-часовой доставкой, создавая беспрепятственные циклы от просмотра до покупки.[4] Если вы хотите улучшить свой листинг продукта, рассмотрите как создавать продающие описания продуктов, не тратя целое состояние.
Синергия ИИ и No-Code в автоматизации контента
По сути, развертывание иллюстрирует конвергенцию no-code AI: пользователи взаимодействуют посредством простой загрузки, в то время как системы компьютерного зрения обрабатывают сложность, абстрагируя технические препятствия. Для инфраструктуры это переопределяет конвейеры контента — ИИ автоматически генерирует варианты для feed, предсказывает вариации посадки и персонализирует предварительные просмотры, отражая тенденции в поисковых системах изображений и механизмах рекомендаций.[5] Эта технология действительно меняет правила игры; однако данные, которые вы используете для управления feed, должны быть точными. Именно здесь проявляется важность product matrix в e-commerce - NotPIM.
Это масштабируется без пропорционального участия человека, что жизненно важно для платформ, нацеленных на расширение СНГ на фоне культурно-логистических различий. Гипотетически, поскольку модели распространяются на мебель или туры, это может унифицировать омниканальный контент, хотя в настоящее время основное внимание уделяется подтверждению концепций моды, определяющих развитие feed.[3] Важным аспектом этого является выбор правильного формата данных для хранения информации о вашем продукте; здесь пригодится формат JSON: как один магазин превратил хаос в быструю синхронизацию - NotPIM.
RETAILER.ru
Godubai.com
Широкое внедрение виртуальных примерочных сигнализирует о значительных изменениях в e-commerce, уделяя первостепенное внимание богатым данным о продуктах и стандартизированным каталогам. Эта тенденция требует от розничных продавцов уделять приоритетное внимание высоко детализированным атрибутам наряду с изображениями и видеоматериалами. В NotPIM мы осознаем важность надежного управления информацией о продуктах. Наша платформа помогает компаниям e-commerce оптимизировать обогащение и стандартизацию данных о своих продуктах, обеспечивая совместимость с меняющимися требованиями технологий виртуальной примерки и, в конечном итоге, обеспечивая более привлекательный и эффективный опыт покупок для потребителей. Чтобы узнать больше о том, как оптимизировать данные, рассмотрите этот блог программа обработки product feed - NotPIM.