/

Amazon анонсировала «Shazam для одежды» — инструмент StyleSnap обучен по картинке подбирать одежду, близкую по стилю к изображенной. Однако в Беларуси уже придумали похожую технологию под названием Oyper: приложение использует нейросеть для поиска одежды на фотографиях и видео для последующей классификации и возможности приобрести в онлайн-магазинах региона. Хотя изначально оно задумывалось как приложение для обычных клиентов, со временем создатели перепрофилировали его в сервис b2b. 42.TUT.BY протестировал технологию и поговорил с основателями стартапа, который недавно выиграл конкурс в Барселоне.

Команда Oyper на конкурсе R&B Next Awards Disruptive Tech в Барселоне

«Более 60% покупок делается импульсивно»

Слово Oyper на самом деле ничего не означает — это был первый свободный домен в зоне .com из минимального количества букв. Но при желании это можно расшифровать как Only Your Personal Stylist.

Идея создать персонального цифрового стилиста появилась у сооснователя стартапа Кирилла Сидорчука с подачи его сестры: она работала в Нью-Йорке в инвестиционном банке на высокой позиции, могла себе позволить множество покупок, но у нее не было времени, чтобы разбираться, что с чем носить.

Так возникла идея алгоритма, который разбирает луки людей на составные части и подсказывает, где их купить. Впоследствии Кирилл вместе с Владом Каминским, Александром Криволапом и другими сооснователями создал проект, который делает весь визуальный контент на экране вашего смартфона или ноутбука доступным для покупки.

Показываем, как работает технология, на примере Канье Уэста
Вот так работает технология — на примере Канье Уэста

Первым делом команда проанализировала рынок.

— После глубокой аналитики мы пришли к заключению (и оно подтверждено достаточно авторитетными исследованиями), что более 60% покупок в e-commerce, особенно одежды, делается импульсивно, — говорит Кирилл. — Импульс — это вдохновение. Человек может вдохновляться чьим-то образом в социальной сети, на улице или в фильме. Соответственно, мы задались целью разработать решение, которое решает все три кейса. Oyper позволяет сделать фото, загрузить изображение или сделать скриншот из видео и найти понравившийся предмет одежды. Финальным шагом было разработать технологию, которая бы позволяла покупать с потокового видео. И мы это сделали.

В прошлом году проект изменил направленность с b2c на b2b. Причина проста: стартап изначально ориентировался на рынок США и там бы понадобились миллионы долларов на маркетинг, позиционирование и другие необходимые шаги. Поэтому Oyper решил занять позицию на рынке визуального поиска и электронной коммерции.

«Мы планируем предложить технологию Netflix, Amazon, Hulu»

Сейчас это нейросеть, в основе которой лежит ядро визуального поиска. Пока она подбирает предметы одежды по визуальному изображению или видео в американских и европейских онлайн-магазинах. Почему не белорусских? Ответ прост: как пояснил Кирилл, средний чек у белоруски в e-commerce — всего 42 рубля. Нашим ритейлерам просто нет смысла покупать достаточно дорогую технологию. Поэтому стартап ориентирован на американский, европейский и азиатский рынки, где годовой оборот исчисляется в миллиардах.

Как рассказал Александр Криволап, технологию можно встроить в ролики и фильмы: просто тапнуть по экрану, не останавливая видео, и после титров вам придут на почту или в мессенджер ссылки на понравившиеся вещи.

Пример использования алгоритма в видео

— Нас интересуют стриминговые сервисы, — добавляет Александр. —  Мы планируем предложить технологию Netflix, Amazon, Hulu. Договариваемся сейчас на тестирование на отдельном контенте. И если метрики будут удовлетворительными, то, конечно, Oyper внедрят во все видео.

Как еще можно усовершенствовать технологию? Например, по словам команды, для ритейлеров можно предложить встроенный в сайт функционал, позволяющий пользователю искать по фотографии максимально похожие вещи в каталоге. Также алгоритм может подсказывать, какие вещи будут лучше сочетаться с покупкой.

— Мы на сегодняшний день не заменяем персонального стилиста, чьи услуги довольно дороги и занимают много времени клиентов. Но стараемся сделать технологию для максимально широкой аудитории, — отмечает Влад. — Наша задача — подвигнуть пользователя на новые покупки. Люди все равно будут покупать новые вещи, мы же позволяем делать это более рационально, избегая ненужных покупок.

А вот как выглядит эта технология на примере известных белорусов

Чтобы проверить работу нейросети, мы «скормили» ей фото известных белорусов. Сразу отметим, что нейросеть тренировалась для коммерческих фото на каталоги и ориентирована на фото с белым фоном, поэтому цветные снимки ставят ее в тупик. А вот технология для стрима как раз-таки работает со сложным фоном и освещением.

Ссылки на товары носят приблизительный характер: технология подбирает одежду в основном из «западных» онлайн-магазинов. Поэтому в некоторых случаях Oyper выбирал вещи дороже оригинала.

Конечно, первым делом мы протестировали одно из самых известных фото младшего сына президента Беларуси Николая Лукашенко. Алгоритм верно определил, что это черный однотонный пиджак.

В случае со свитером Тимы Белорусских нейросеть ориентировалась в первую очередь не на цвет, а вырез, ткань и фасон. То есть,если в каталоге у партнера нет свитера с этими атрибутами нужного цвета, то нам выдадут похожий фасон.

Зато орнамент на одежде Анатолия Ярмоленко она считала.

Анатолий Ярмоленко

Как и куртку Екатерины Иванчиковой (группа IOWA)...

... и пиджак Евгения Перлина.

А вот свитер лауреата Нобелевской премии Светланы Алексиевич поставил его в тупик.

Да и розовый пиджак Александра Солодухи тоже оказался непростой задачей. Но, в целом, результаты довольно похожи.

Обычные пользователи пока не могут протестировать алгоритм — нам остается ждать, пока стартап приобретет крупный ритейлер или стриминговый сервис.

{banner_819}{banner_825}
-50%
-15%
-10%
-10%
-30%
-16%
-10%
-46%
-15%
-33%
-30%