Ритейлеры и маркетплейсы делают ставку на виртуальные примерочные, чтобы сократить возвраты

Виртуальные примерочные — не новая технология, но развитие искусственного интеллекта вновь усилило конкуренцию среди ритейлеров, которые пытаются сделать их более точными и удобными, пишет Bloomberg.

Не зная, какой размер выбрать, покупатели часто заказывают две вещи — например две пары джинсов (а иногда и больше) — и возвращают те, что не подошли. Такая практика обходится индустрии одежды в миллиарды долларов ежегодно из-за логистических расходов и приводит к огромному количеству отходов. Компании видят в виртуальных примерочных потенциальное решение этой проблемы.

Немецкая компания Zalando использует подробные измерения тела и сканы одежды, чтобы прогнозировать ее посадку. Испанская сеть Zara применяет генеративный ИИ, чтобы показывать покупателям, как могут выглядеть разные образы. Похожий подход использует Google для виртуальной примерки одежды разных брендов. Британский ритейлер Asos экспериментирует с гибридной моделью, которая позволяет загрузить собственную фотографию или выбрать модель, похожую на пользователя.

Однако все эти сервисы сталкиваются с одной и той же проблемой: как сделать виртуальную примерку достаточно точной, чтобы она была полезной, но и не настолько реалистичной, чтобы изображение самого покупателя вызывало у него дискомфорт. Во время одного из пилотных исследований компания Zalando размещала лица пользователей на их аватарах. Многим это не понравилось, и компания решила перейти к более анонимной фигуре — безликому серому аватару.

Когда журналистка Bloomberg тестировала виртуальную примерочную компании, ее заверили, что фотографии будут удалены практически сразу. Теперь Zalando заявляет, что изображения хранятся в защищенном виде, чтобы они могли предоставлять персонализированный сервис, а пользователи могут удалить свои данные об измерениях.

Zara использует лицо покупателя чтобы предлагать разные образы. Журналистка Bloomberg загрузила в приложение Zara селфи и фотографию в полный рост и примерно через две минуты получила анимированный аватар, похожий на нее.

Журналистка отметила, что стала больше вовлекаться в процесс, когда анимированный аватар поворачивался в разных нарядах. Джинсы выглядели на нем более естественно и выигрышно, чем на аватаре Zalando. Отчасти это связано с тем, что Zara создает изображения джинсов с помощью ИИ, тогда как Zalando надевает свои модели на манекены и сканирует их в 3D. Были и недостатки. Загрузка каждого образа занимала около двух минут, а вскоре после начала тестирования приложение сообщило журналистке, что она достигла дневного лимита в пять образов.

Как виртуальная примерка работает в российских сервисах

Сервис «Клиентская примерка» в приложении Wildberries сначала тестировала часть пользователей, сейчас он работает у всех. Технология применяется для разных fashion-категорий, а также для косметики, ювелирных украшений и бижутерии, рассказал Shopper's представитель компании.

По его словам, за время тестирования качество генераций удалось значительно улучшить: алгоритмы стали точнее учитывать вид и крой одежды, особенности материалов, цвет, позу и освещение. Для товаров с виртуальной примеркой также появился специальный фильтр.

«Сгенерированное изображение помогает составить предварительное представление о том, как товар может выглядеть на человеке, но не может полностью передать тактильные свойства ткани или заменить физическую примерку. Поэтому мы продолжаем обучать ИИ-алгоритмы и повышать реалистичность визуализации», — пояснил представитель Wildberries. Данные, которые пользователи загружают для виртуальной примерки, используются только для формирования результата и после обработки не сохраняются в сервисе, подчеркнул он.

Корреспондент Shopper's протестировала сервис. При выборе фотографии нейросеть предложила сохранить снимок для будущих генераций, но эту опцию можно отключить. Генерация заняла менее 20 секунд: платье село по фигуре, а лицо на изображении не изменилось. После примерки приложение предлагает оценить результат лайком или дизлайком и предупреждает: «Нейросеть учится и не учитывает размер».

Технология оказалась чувствительной к качеству исходной фотографии: некоторые снимки с неудобным ракурсом она отказывалась обрабатывать. В Wildberries рекомендуют использовать фото в полный рост или по пояс, на которой руки не закрывают тело, человек стоит прямо, в кадре нет других людей или животных. Количество генераций не ограничено. Похожие требования к фотографиям и у других российских сервисов с виртуальной примеркой.

Что может стать проблемой для технологии

Sela запустила виртуальную примерочную летом 2026 г. Найти вещи, которые можно примерить онлайн, можно в разделе «Примерить онлайн». После запуска компания оптимизировала технологию и скорость работы, чтобы сократить количество ошибок и сделать процесс удобнее, сообщила пресс-служба Melon Fashion Group.

По ее данным, лучше всего для виртуальной примерки подходят вещи, для которых есть исходное изображение модели в полный рост: платья, жакеты, брюки, джинсы и другие предметы одежды. В редких случаях сложности могут возникать с некоторыми оттенками коричневого, серого, бордового и темно-синего, если их сложно распознать на исходной фотографии или они сняты при плохом освещении. Кроме того, технология может хуже работать с асимметричной посадкой и необычным кроем.

Виртуальная примерочная Dresscode AI обучена на тысячах изображений реальных моделей. Это позволяет ей учитывать разные пропорции мужских и женских фигур, типы телосложения и оттенки кожи, а также передавать фактуру, плотность и драпировку ткани, пояснил представитель Melon Fashion Group. Фотографии пользователей для обучения ИИ не используются.

При этом данные не обязательно удаляются сразу после каждой примерки: срок хранения зависит от настроек пользователя. Но фотографию, результаты примерок и связанную с ними информацию можно в любой момент удалить самостоятельно с помощью кнопки «Удалить данные» в виджете. У корреспондента Shopper's примерка заняла около 30 секунд.

У «Яндекс маркета» виртуальная примерка работает в сервисе Ultima. По словам представителя компании, с момента запуска технологии в мае количество заказов с возможностью примерки выросло вдвое. Пользователи, которые воспользовались этой функцией, регулярно возвращаются за повторными покупками.

Лучше всего технология подходит для одежды: она позволяет представить образ целиком. С аксессуарами и обувью, а также с определением конкретного размера пока возникают сложности. Сейчас ИИ формирует визуальный образ, но не гарантирует точную посадку по размеру. В «Яндекс маркете» работают над алгоритмом, чтобы реалистичнее показывать одежду и точнее передавать, как она выглядит на разных типах фигур. Пользовательские фотографии не используются для обучения ИИ. Результаты примерки удаляются сразу после нее.

Бета-тестирование виртуальной примерочной проводит и Lamoda. Пока у пользователей есть ограниченное число генераций (у корреспондента Shopper's их было 40). По словам представителя компании, с момента запуска ИИ-инструментом воспользовалось 2 млн пользователей. Сначала примерить можно было только верхние плечевые изделия, сейчас есть 430 000 товаров для мужчин и женщин и примерка образа целиком.