Яндекс запустил мобильное приложение для примерки одежды: Видео

Lamoda запустила онлайн-примерку в дополненной реальности

Интернет магазин одежды и обуви Lamoda в партнерстве с белорусским стартапом Wannaby запустила в приложении для iOS функцию примерки кроссовок с помощью технологий дополненной реальности, сообщает «Коммерсант». Эксперименты в этой сфере уже проводят Wildberries и Ozon. Новый подход направлен на снижение доли возвратов товара, которые в онлайн-торговле могут превышать 60%, считают участники рынка.

Новая функция появилась в приложении интернет-магазина для iOS. Это функция «виртуальной примерочной» с использованием технологий дополненной реальности. Тестирование системы проходит на сегменте спортивной обуви — на данный момент в ней возможна «виртуальная примерка» около ста моделей мужских и женских кроссовок. Как объяснили в компании, выбор сегмента обусловлен популярностью данной категории обуви.

Для проведения «виртуальной примерки» пользователю необходимо навести камеру на свои ноги и выбрать нужную модель. «Мы рассчитываем, что виртуальная примерка поможет увеличить конверсию в категории кроссовок до 8–9% и сократит отказы после примерки перед их покупкой на 10–15% — сейчас они могут составлять до 60%»,— сообщила управляющий директор по цифровому маркетингу и продукту Lamoda Group Юлия Никитина.

Lamoda запустила новую функцию в партнерстве с белорусским стартапом Wannaby, который разрабатывает приложение с аналогичной функциональностью. Генеральный директор стартапа Сергей Архангельский рассказал, что пока что приложение доступно только для iOS, но в конце сентября появится и в Google Play. Стартап привлек $2 млн в мае прошлого года и уже сотрудничает с такими компаниями, как Gucci.

«Мы видим, что AR-примерка обуви помогает брендам не только увеличить вовлеченность пользователей в их онлайн- и мобильные платформы, но и сконвертировать покупателей обуви из физических магазинов в онлайн»,— заявил Сергей Архангельский. Кроме того, предприниматель высоко оценил сегмент рынка с точки зрения его потенциала. По его словам, размер рынка онлайн-продаж кроссовок достигнет $15 млрд в 2019 году.

Новый сервис прокомментировал коммерческий директор Ralf Ringer Игорь Камельков. По его словам одной из основных причин возврата обуви является неверно подобранный размер и неподходящая колодка. «Уже существуют другие онлайн-сервисы, позволяющие с вероятностью в более 90% подобрать обувь по основным параметрам стопы, которые станут более эффективными. Сейчас на онлайн-площадках доля возвратов составляет в среднем 60–70%», — заявил Камельков. При этом он не считает Wannaby наиболее эффективным приложением для подборки обуви.

Представитель онлайн-ретейлера Wildberries заявил, что компания уже использует технологии 3D-моделирования стопы для подбора обуви в тестовом режиме. Тестируемый функционал появится в мобильных приложениях компании на iOS и Android в сентябре. По оценке экспертов, функция позволит сократить возврат товаров в данной категории до 20%, отмечают в Wildberries.

«Мы также тестируем AR, и это дает неплохие результаты: пилот с технологией, которая позволяет примерить крупногабаритную технику для дома, увеличил конверсию из карточек в покупку на 21%. В перспективе мы готовы масштабировать проект на одежду и обувь»,— рассказал представитель Ozon.

Ранее Inc. сообщал, что компания IOXP из немецкого Мангейма создала систему, которая позволяет создавать учебные руководства в дополненной реальности на основе видео, на котором эксперт выполняет поставленную задачу. «Цель состоит в том, чтобы любой, кто хочет починить что-нибудь дома, мог скачать обучающий материал на свое AR-устройство, которое покажет ему, как выполнить эту задачу», — заявил сооснователь компании Дидье Штрикер.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram: @incnews

«Яндекс» запускает приложение для примерки луков из видео, и ты можешь протестировать его в числе первых

В открытый доступ его выложат только в сентябре.

Текст: Дилара Герштейн · 11 июня 2019

«Яндекс» пригласил более ста модных инфлюенсеров для тестирования приложения Sloy. Оно распознает одежду в видео и позволяет примерить ее на себя с помощью технологий дополненной реальности. Оставив почту на сайте, в середине лета ты можешь стать одним из первых юзеров!

Над Sloy начали работать в январе 2019 года несколько сотрудников «Яндекс.Дзена». За основу они взяли знания белорусской компании Banuba. Она «учит» приложения отслеживать мимику и добавлять фильтры, маски и прочие украшения. Основная функция Sloy – инициировать общение людей.

Представитель приложения рассказал, что там есть лента подписок и лента рекомендаций. Как только ты нажимаешь на видео в любой из них, для каждого предмета одежды появляются кнопки. Чтобы примерить его на себя, обсудить с другими пользователями или посмотреть ролики с похожими вещами.

Возможно, в будущем установят кнопку для перехода в интернет-магазин. Это уже заявка на новую устрашающую серию «Черного зеркала», ведь любая интересная одежда незамедлительно будет скупаться всеми вокруг! А мы жалуемся, что сейчас тренды и антитренды меняются слишком быстро…

Интерактивная версия журнала ElleGirl

Журнал ElleGirl

Твой любимый журнал в удобном формате

Журнал для девочек ElleGirl.ru – твой проводник в мир моды, красоты и драйва. Если тебя интересует актуальный гардероб, модный макияж, новости кино, шоу-бизнеса, жизнь звезд, личные отношения и их перспективы – твой виртуальный журнал для девочек всегда под рукой. Один клик и ты узнаешь, как будут развиваться отношения героев сериала, как выглядят в реальной жизни любимые актеры, где их можно увидеть в ближайшее время, какие молодежные мероприятия ждут тебя, как к ним подготовиться и многое другое. Чтобы быть в курсе модных событий достаточно читать самый модный журнал для девочек – ElleGirl.ru.

© 2019 ELLEGirl, Hearst Shkulev Publishing / OOO «Хёрст Шкулёв Паблишинг». Все права защищены.

«Яндекс» запустил модное приложение Sloy. Что это такое и зачем оно нам?

Sloy — новая большая разработка «Яндекс». Это приложение про моду и стиль с технологией дополненной реальности, которое позволяет снимать короткие видео и распознает, что за вещи надеты на человеке, а также позволяет в процессе съемки добавлять AR-эффекты — маски и фильтры. Видео можно монтировать прямо в приложении — накладывать музыку, применять визуальные другие спецэффекты. Каждый пользователь может настроить собственную ленту, подписаться на блогеров или сам стать таковым. Пока приложение доступно только для iOS — его уже можно скачать в AppStore, версию для Android разработчики обещают выпустить в 2020 году.

Тестирование приложения началось в июне, в нем приняли участие около 3000 пользователей, 100 из которых были модными блогерами. Тогда Sloy был анонсирован с упором на функцию распознавания одежды — многие решили, что приложение будет эдаким «шазамом для одежды», который позволит определить понравившуюся вещь вплоть до бренда в режиме реального времени. Создатели при этом хотели превратить Sloy в прогрессивную площадку для самовыражения, на которой каждый может быть инфлюенсером и где выстроится модное комьюнити (а функция распознавания должна, по их задумке, помочь найти единомышленников).

«В будущем дополненная реальность полностью изменит то, как люди взаимодействуют с окружающим миром, — цитируют руководителя Sloy Даниила Трабуна в официальном релизе приложения. — Мы будем собирать свой образ с помощью виртуальных вещей, а наш смартфон создаст новый слой для общения с друзьями и подписчиками. В дополненной реальности появятся сообщества людей с похожими интересами. Кроме того, AR-приложения создадут новый рекламный рынок для брендов, которые хотят работать с молодой аудиторией в цифровой реальности».

Esquire подробнее расспросил Даниила о том, зачем вообще приложение было разработано, какие функции уже реализованы, а какие — только в проекте и почему Sloy не стал «шазамом для одежды».

Какая у приложения основная цель?

Проблема, которую решает Sloy, звучит примерно так: «Как выбрать стиль в мире, где есть миллионы сочетаний, вещей и подходов?» Одежда превратилась в косплей, и сегодня по утрам люди от 18 до 25 (да и старше, конечно, тоже) одеваются не согласно заведенному один раз правилу или субкультуре, а согласно тому сообщению, которое хотят в этот момент транслировать.

Первый пользовательский сценарий, который мы запускаем, — это просмотр видео с распознанными вещами, дополненными информацией автора, сохранение вещи и погружение дальше в ленты по образам с похожими предметами одежды. Конечно, можно сделать проще и просто в поиске [приложения] набрать «кроссовки» или даже что-то более детализированное — и погрузиться в ленту видео с вещами.

Виртуальная примерочная — скорое будущее успешного интернет-магазина

Все достоинства интернет-шопинга сегодня вряд ли кто-то осмелится опровергать. Интернет-магазины стали привычным делом, и все больше людей пользуются ими, оценив удобство, оперативность заказа, ценовую политику и прочие преимущества. Но любой шопинг, будь он реальным или через Интернет, должен быть умным и максимально эффективным. И поэтому интернет-магазины отнюдь не останавливаются на достигнутом, стремясь предложить покупателю все новые и новые услуги. Доказательство тому — появление виртуальных примерочных для онлайн-покупок.

Виртуальные примерочные (ВП), несмотря на то что их становится все больше, еще не покинули категории новинок. Это очередная ступень умного интернет-шопинга, поскольку ВП полностью меняют принцип процесса покупки и вносят коррективы в этот процесс, тем самым не только продвигая онлайн-торговлю, но и предоставляя возможность покупателям не ошибиться в выборе. В такой примерочной клиент может виртуально примерять одежду, пользуясь для этого такими технологиями, как моделирование в 3D-формате и даже сканирование «покупательского» тела.

Виртуальная комната для примерки функционирует достаточно просто, хотя для ее работы задействовано множество разных технологий онлайн-продаж, таких как загрузка фотографий, трехмерное моделирование изображения, вещи на манекенах и снимки сканеров тела. Впрочем, технологии сканирования еще весьма ограничены и не распространены в Сети.

В качестве примера того, как практически действует служба ВП, стоит назвать сервис Metail, позволяющий пользователю снять индивидуальные мерки — вес и рост, размеры и так далее, а затем создать собственную виртуальную 3D-модель. Очевидно, что данный способ дает покупателям возможность подбирать одежду намного более эффективно, при этом вовсе не обязательно примерять ее на себя «вживую». При помощи технологии создается виртуальный снимок человека, который можно сохранить и даже поделиться им в соцсетях.

Конечно, ВП еще пребывают на этапе становления, а потому у них имеются недостатки. Однако уже сегодня у вас есть возможность воспользоваться ими, чтобы не только выбрать одежду по размеру, но и создать для себя образ и визуально представить, как именно вы будете смотреться в определенном наряде. Рассмотрим несколько наиболее популярных на сегодняшний день действующих виртуальных примерочных, которые стоят того, чтобы обратить на них внимание.

  1. Сервис Knickerpicker — интересная во многих отношениях примерочная нижнего белья для женщин. Здесь девушки-модели демонстрируют продукцию различных стилей и брендов, при этом девушки настоящие, а не двигающиеся манекены, что очень удобно и оригинально. Можно выбрать модель с размером до 36ЕF (Dress 14), то есть, говоря простым языком, до 48-го размера и более. Кроме того, вы можете попросить модель повернуться или подойти поближе. Все это очень располагает и создает дополнительное удобство.
  2. Виртуальная комната для примерки SuitUp — неплохая примерочная для пользователей Рунета. У вас есть возможность выбрать трехмерную модель и любой доступный предмет гардероба разглядеть с каждой стороны. Примерочная позволяет подбирать и цвет одежды, и материал. Но есть недостаток — присутствие всего двух мужских и трех женских манекенов с параметрами, стремящимися к идеалу. И параметры эти менять нельзя. Так что если у вас есть некие «отклонения» от заданных «показателей», будьте внимательны.
  3. Ресурс Virtualdress — его иначе, как настоящим примерочным монстром, не назовешь. Уникальный сервис, где имеются примерочные одежды, украшений, париков, очков и даже линз. Модели можно выбирать, предусмотрена возможность подгонки параметров, загрузки своей фотографии и примерки непосредственно на нее. Ресурс магазином не является, однако воспользовавшись инструментами раздела «описание», можно получить информацию о товаре: стоимости модели, наименовании и контактах магазина, где ее можно купить, пошить или взять в прокат. При желании вы сможете больше узнать о производителе товара и материале. Недостаток сервиса в том, что некоторые товарные модели в нем выставлены в качестве образца. Но зато интерфейс ВП русскоязычный и присутствует инструкция для пользователя, поэтому разобраться во всех примерочных фишках очень легко.
  4. Фэшн-портал Glamstorm — иностранный крупный ресурс, на котором доступен выбор вещей по множеству параметров: категориям, брендам, материалу, цвету, коллекциям. Вы можете выбрать даже стиль прически и макияж, вот только подгонка по собственным параметрам почему-то не предусмотрена.

Конечно, виртуальных примерочных комнат значительно больше, и все же идеальной ВП на данный момент не существует, поскольку у каждой есть свои недостатки. Но учитывая, что такие проекты, несомненно, очень удобны, можно уверенно говорить о том, что они будут совершенствоваться и развиваться. Виртуальные примерочные — будущее интернет-торговли, и есть все основания считать, что не за горами время, когда они будут присутствовать на сайтах всех соответствующих магазинов.

«Яндекс» запустил приложение Sloy, позволяющее распознавать одежду на видео

Компания «Яндекс» объявила о запуске приложения Sloy с дополненной реальностью (AR), которое распознает одежду на героях видеороликов. Приложение уже доступно на iOS, а запуск Android-версии запланирован на 2020 год.

В компании сообщили, что приложение автоматически распознает одежду на видео и подсказывает названия вещей благодаря технологии компьютерного зрения. Основной контент Sloy – короткие видео в разных жанрах, авторы которых могут публиковать их в своей ленте, добавляя эффекты, фильтры и маски с помощью встроенного видеоредактора и музыкальные треки, которые записаны специально для Sloy.

«Применение технологий машинного обучения позволяет по клику на распознанную вещь посмотреть ролики с похожими элементами гардероба. Каждый ролик можно прокомментировать и сохранить себе в коллекцию. Кроме того, можно выбрать любую вещь, например кроссовки, и найти ролики с похожими образами или обсудить эти кроссовки в отдельной ветке дискуссии», – цитирует сообщение пресс-службы Яндекса ТАСС.

Интерфейс Sloy состоит из ленты рекомендованных видео, режима сканирования, который позволяет распознавать одежду в роликах, ленты подписок, камеры и профиля пользователя. Когда пользователь открывает один из видеороликов в ленте, он видит дополнительную информацию о каждой вещи и другие похожие ролики, а также может присоединиться к обсуждению каждого элемента образа с видео.

Яндекс запустил AR-приложение Sloy с распознаванием одежды из видео — https://t.co/zqVY9Mh167 pic.twitter.com/wcSK5tZ3eq

— Pavel Nosok (@PavelNosok) October 14, 2019

«В будущем дополненная реальность полностью изменит то, как люди взаимодействуют с окружающим миром. Мы будем собирать свой образ с помощью виртуальных вещей, а наш смартфон создаст новый слой для общения с друзьями и подписчиками. В дополненной реальности появятся сообщества людей с похожими интересами. Кроме того, AR-приложения создадут новый рекламный рынок для брендов, которые хотят работать с молодой аудиторией в цифровой реальности», – рассказал VC.ru руководитель Sloy Даниил Трабун.

Напомним, о том, что «Яндекс» готовит к запуску приложение Sloy, которое может автоматически распознавать предметы одежды на героях видеороликов, которые будут снимать и смотреть его пользователи, а также позволяет примерять на себя виртуальные аксессуары в режиме дополненной реальности, стало известно в середине июня 2019 года. Тогда сообщалось, что приложение тестируют около ста приглашенных экспертов по моде, а полноценный запуск Sloy намечался на сентябрь, но в итоге компания запустила сервис немного позже.

Ссылка на основную публикацию