Сергей Доманов

Мы используем арендованные GPU-сервера у провайдеров. Количество мощностей масштабируется динамически под нагрузку. На горячих серверах среднее время примерки ~8 секунд, на холодных 30–40 секунд (время на поднятие инстанса). На старте, чтобы экономить ресурсы, держим минимальный пул горячих серверов. Если ответ не приходит за 60 секунд, примерка для магазина не тарифицируется. Нагрузка уровня 10 000 запросов в секунду это уже масштаб ведущих корпораций. Конечно, хотелось бы дорасти до таких объемов - это технический вызов и архитектурно мы к этому стремимся, вопрос лишь в темпах роста и спросе.

Классно сделано и идея хорошая: для меня как для покупателя цифровое меню то что надо. Подкину идею. Может у вас уже это реализовано. Пуш уведомления о персональных скидках для постоянный клиентов , повышает retension (дешевое привлечение, любит такое бизнес). Плюс бонус - социалка - возможность угостить за соседним столиком

Думаю, что к концу 2026 года онлайн-примерочные станут стандартом для всех крупных маркетплейсов. Сначала это действительно будет скорее вау-функция для привлечения пользователей, но со временем превратится в обязательный рабочий инструмент такой же привычный, как карточка товара или отзывы. И Ламода, Ozon и WB как лидеры рынка здесь точно будут среди первых, кому это будет выгодно.

Да можете. Если это пару экземпляров одежды, то можно добавить вручную: 1. Регистрируетесь в https://panel.primerka.pro/ 2.В разделе меню Одежда добавляете фото одежды 3. На появившейся картинке одежды нажимаете Примерка и пробуете

Хорошая идея! Я как раз с неё и начинал. Давайте чуть пофантазируем, что именно вы представляете под ИИ-стилистом. Возможно, кому-то пригодится такая концепция. Например: вы загружаете своё фото и пишете "подбери мне крутой лук на вечер". Бип-боп - система анализирует ваше фото и выдает подборку образов уже на вас, с ценами и ссылками на сайте, где это купить в магазине. https://drive.google.com/file/d/1MfREIGrh2mN-NqktsV3q_ggmaNlTIokS/view тут возникает важный вопрос - какая одежда считается наиболее подходящей по этому запросу конкретно для вас, что ставить целью для обучения ии модели

Примерка помогает понять, как вещь будет выглядеть на человеке визуально (try-on), но не отвечает на вопрос, как она реально сядет по ощущениям (fit). Мы пробовали делать автоматическое определение размера, но от этой идеи пришлось отказаться. Причины простые: У каждого бренда свои лекала и размерные сетки, особенности пошива Даже “M” у разных производителей может отличаться на несколько сантиметров. Из-за этого точность любой универсальной модели сильно падает. Технически можно измерить параметры тела по фотографии грудь, талию, бёдра, длину руки и т.д. Но каждый шаг вносит погрешности. Когда их становится несколько, итоговая ошибка накапливается. На рынке было много проектов, которые пытались делать авто-подбор размера, но я пока не видел действительно устойчиво работающего решения. Слишком много переменных вне нашего контроля и есть накапливающаяся ошибка. Поэтому мы сфокусировались на том, что реально даёт ценность уже сегодня: показать, как вещь будет выглядеть именно на вас, максимально близко к реальности. Подсказать что подойдет можно лишь в определенном диапазоне, а не конкретный размер

Спасибо большое за тесты и обратную связь! Да, ещё есть над чем работать, но за последние время я реально хорошо продвинулся. Можно увидеть прогресс в коротких примерах тут: https://www.youtube.com/@tryona_style/shorts Приходится постоянно балансировать в классическом треугольнике «быстро, качественно, недорого» по ресурсам, поэтому улучшения внедряю поэтапно. Главная техническая задача, чтобы примерка была всеядна и не требовала подготовки данных со стороны магазина

Добрый день. Раскрой это NP сложная задача, если не секрет, какие эвристики используете для минимизации остатков И планируете ли еще сделать оптимальный раскрой для 2D листов? При закупке металлопроката что-то похожие видел у продавца. Распилы правда посчитали не лучшим образом. Может там еще учитывается и стоимость реза для оптимизации

Люди ленивы и сами заполнять не будут. Они хотят кнопку - получить результат Можно сделать hardware-software решение: 1. камера над дверцей холодильника с помощью object detection (yolo, rt-detr) легко находит что ты кладешь или берешь один предмет. Делал похожий прототип для ритейла, касс самообслуживания. Реальный mAP ~ 75-80 (это в пакетах и скрыто рукой, плюс похожие категории товаров) 2. если не хочешь в ии, то есть решение еще надежнее: rfid метка (яблоки, яйца, мясо и тд)ложится в пакет + рамка на дверце - определяет что берешь или кладешь. Плюс весы к ножке холодильника - сможешь определить сколько берешь и кладешь Таким образом ты делаешь инвентаризацию в режиме реального времени без участия человека и контроль чтобы по ночам никто еду не брал в качестве бонусной фичи

Признаюсь конкуренты в этой области есть, и довольно сильные: google doppl, kling ai, nano banana pro и т.д. Значит запрос на это есть.

Под капотом находится ансамбль моделей, который со временем меняется в зависимости от результатов метрик: в качестве, скорости и требуемых ресурсов для генерации. На сегодняшний день основными моделями является foundаtion модели под лицензией apache 2.0 : qwen vl и flux schnell. Естественно модели дообучены для узкой области - генерации примерок

Всем привет! Я Сергей, основатель ПримеркаПро. Уже несколько лет занимаюсь виртуальной примеркой, сначала как инженер, потом как человек, который пытается превратить технологию в понятный, полезный сервис для брендов и магазинов. Я долго наблюдал одну и ту же проблему: людям сложно представить, как одежда будет смотреться именно на них. Из-за этого падает конверсия, растут возвраты, а бренды теряют деньги. Хотелось сделать решение без магии и лишнего маркетингового шума, которое работает просто, быстро и реалистично. Сейчас рынок примерок растёт: ИИ стал доступнее, бренды ищут способы увеличивать конверсию без скидок, а маркетплейсы давят конкурентов качеством сервиса. Поэтому появляется всё больше команд, которые пытаются собрать свою виртуальную примерочную. Я делаю ставку на три простых пункта: - Фокус на реализме, а не на маркетинговых рендерах. Пользователь должен видеть себя, а не «улучшенную версию себя». - Простота интеграции: виджет можно подключить за 10 минут без разработчиков. - Работа с реальными данными: я дорабатываю алгоритмы на живых покупателях и реальных товарах, а не на идеальных фотосетах. Поэтому качество растёт именно там, где это важно - в реальных кейсах. Зачем я вышел на Product Radar ? Хочу собрать честный фидбэк, познакомиться с людьми из e-commerce и маркетплейсов, обсудить реальные задачи, найти первых смелых партнёров и посмотреть, какие идеи “цепляют”, а какие нет. Если вам интересна виртуальная примерка, повышение конверсии или снижение возвратов - буду рад пообщаться