Сделка с Walmart
Проект UMA UC-012
История создания проекта
Идея создания виртуальной примерочной не нова. Уже более 20-ти лет разработчики всего мира пытаются сделать это.
Но, невзирая, на движущийся постоянно в перед прогресс в производстве нового железа, процессоров, софта для разработки приложений, разработчики в этом направлении не продвинулись ни на шаг, за исключением некоторых.
О них мы расскажем в разделе "Обзор".
Перед тем как приступить к реализации проекта мы изучили практически все разработки и тенденции по всему миру, существовавшие на сегодняшний день, а так же закрытые проекты.
Технологии из Метавселенной
И мы разобрались, в чем проблема при создании виртуальных примерочных!
Вобщем, все гениальное просто! Основная проблема неудач -это неправильное техническое задание для разработчика и выбор не тех алгоритмов построения виртуальных примерочных.
Наша команда
Сергей Дронов -идея, техническое задание и алгоритмы
Антон Рожков -написал код и алгоритмы
Анатолий Серов -рендеринг, 3D графика
Александра Махова -дизайнер одежды
Елена Нагорная -конструктор, технолог
Елена Дронова -инвестор
ВИРТУАЛЬНАЯ ПРИМЕРКА ОДЕЖДЫ 3D с AI
По сравнению с обувью, очками, часами, головными уборами виртуальная примерка трехмерной одежды все еще остается проблемой. Причина в том, что одежда деформируется, принимая форму тела человека. Таким образом, для правильного опыта AR модель глубокого обучения должна определять не только основные ключевые точки на суставах человеческого тела, но и форму тела в 3D.
Особенно, когда это тело женское, и оно еще дополнительно корректируется нижним бельем.
Вот с этого мы начали свой проект, то есть с виртуальной примерочной женского нижнего белья. Пожалуй, самого сложного в цифровом дизайне одежды.
Это наша Ума UC-012
Ума -супермашина с 3D рендером и всем необходимым набором софта для создания и обработки видеоинфографики.
Визуальный образ Умы UC-012 появился после наложения большого количества разных сканированных тел реальных женщин.
Ума эспериментирует сначала на себе, прежде чем создать Аватары и постоянно учится. Она уже знает несколько тысяч тканей, десятки тысяч видов фурнитуры, в общем все из чего шьют изделия.
В будущем она планирует сама шить, упаковывать и доставлять товары потребителю.
Как мы обучали Уму
1. Изучаем тело
*3D сканирование различных по типу, сложению, возрасту тел моделей.
Ума уже знает много реальных тел разного телосложения, пропорций, цвета кожи и особенностей, так как уже обработала методом 3D -фотограмметрии не одну сотню тел, как без одежды так и в ней.
Она знает, когда одежда мала, велика или впору. Что очень важно, когда будующая покупательница начнет примерять изделия на свои настоящие размеры, то покажет как тело будет меняться.
*Ума учится изменять свое тело по заданным параметрам. *Ума сравнивает свои пиксели на живой модели
2. Ума изучила совместно с дизайнером Александрой Маховой какие виды белья бывают вообще, какие тенденции в моде сегодня и даже составили свою первую коллекцию.
3. Ума изучила, совместно с конструктором-технологом Еленой Нагорной, технологию построения лекал и технологию непосредственного пошива белья с последующей посадкой на любое тело.
*Так происходит виртуальный пошив белья, да и не только, вообще любой одежды по лекалам с последующей посадкой сначала на тело Умы, а потом на живой прототип модели.
Весь процесс визуализирован и позволяет видеть дизайнеру, конструктору и технологу сразу результат работы и позволяет в режиме реального времени корректировать модели.
4. И вот только после такого углубленного обучения мы перешли к проектированию виртуальной примерочной UC fitting room
*Виртуальная примерочная состоит из Универсального Коммуникационного Терминала (UCt), роль которого выполняет персональный смартфон с предустановленным ПО, web-портала интернет - магазина и сервера разработчика (UC.Technology LLC).
Личный кабинет
Сервер UC.Technology
UMA UC-012
Смартфон
Интернет-магазин
Вид 4.1
Личный кабинет
*Клиент заводит многофункциональный личный кабинет на платформе UC.Technology .
В личном кабинете клиент увидит несколько предустановленных Аватаров на разную типологию клиента
На смартфон скачиваем из Личного кабинета на сервере разработчика (UC.Technology LLC) приложение.
После установки приложения на смартфон можно будет легко перестроить Аватар под свои точные размеры (Вид 4.1).
Для более притязательных клиентов, по четырем фотографиям построим Аватар, практически виртуального близнеца.
Смартфон
*После установки на смартфон приложения виртуальной примерочной со своим Аватором переходим на сайт интернет-магазина у которого есть технология UCt и наполняем на сматрфоне корзину для примерки (Вид 4.4).
После завершеня примерки нажимаем кнопку AR и рассматриваем изделия до мелочей прямо в вашем инетрьере (Вид 4.2.), а далее если изделеие хорошо выглядет на вашем теле и вам нравится, переходим на сайт интернет-магазина и завершаем покупку.
Вид 4.2
Интернет-магазин
Вид 4.4
*На торговой площадке интернет-магазина устанавливаем ПО для интеренет магазинов.
Далее магазин самостоятельно или с нашей помощью оцифровывает изделия предназначенные для примерки в виртуальной примерочной (Вид 4.3.), и передает на сервер UC.Technology оцифрованные изделия, которые здесь же появятся в корзине покупателя (Вид 4.4).
Клиент наполняет на сматрфоне корзину для примерки (Вид 4.4). и после завершеня примерки переходит на сайт интернет-магазина и завершает покупку на условиях магазина.
Вид 4.3
5. Обзор похожих технологий
* Ближе всего приблизились к нашим разработкам и технологиям Amazon и Walmart.
Amazon
У Amazon виртуальными примерочными занимается новый созданный отдел, образованный после покупки стартапа Body Labs в октябре 2017-го. Эта компания разработала технологию, которая захватывает человека с нескольких ракурсов и создает реалистичную 3D-модель его тела, куда потом накладывается виртуальная одежда. В ноябре 2014-го стартап из Нью-Йорка получил первые $2,2 млн на реализацию своей технологии, а уже в октябре прошлого года Amazon, проникнувшись идеей, выкупил его полностью за $70-$100 млн (точную сумму тогда не разглашали).
Walmart
Крупнейшая в мире сеть розничной торговли Walmart приобрела стартап Zeekit - разработчика ИИ-платформы, которая позволяет покупателям виртуально «примерять» одежду во время онлайн-шопинга. Платформа функционирует за счёт целой комбинации технологий: обработки изображений в режиме реального времени, компьютерного зрения, метода глубокого обучения и технологий искусственного интеллекта. "Примеряя" одежду на клиента, инструмент учитывает параметры тела, посадку, размер и даже материал самой одежды.
Zeekit был основан в 2013 году генеральным директором Яэлем Визелем, вице-президентом Ниром Эпплбоймом и техническим директором Алоном Кристалом. Основной целью стартапа было снижение количества возвратов сделанных в интернете покупок одежды благодаря возможности виртуальной примерки. В прошлом компания уже имела опыт сотрудничества с некоторыми магазинами и брендами, в числе которых - Macy’s, Asos, Tommy Hilfiger, Adidas и другие. В 2016 году платформа также предоставляла услуги дизайнерам на Неделе Моды в Нью-Йорке. Стоимость сделки между торговой сетью и стартапом по информации от самой Яель Визель составила 200 млн.$. Известно, что в период с 2014 года стартап Zeekit привлек всего 16 миллионов долларов инвестиций.
Более подробная информация о технологиях Zeekit и Body Labs, а так же сделках с Amazon и Walmart в наших блогах внизу.
UC.Technology
Проект Uma UC-012 схож в части реализованного функционала, но кардинально отличается следующим:
1. Максимально прост и понятен для клиента и продавца одежды.
2. Реализована вся линейка требуемых задач от виртуальной примерочной.
3. Не требует от продавца и клиента дополнительных специальных знаний и содержания специалиста для использования технологии UC.Technology
4. Не требует дополнительных вычислительных ресурсов, так все реализовано внутри серверных мощностей
AI Uma UC-012. На сайте интернет магазина размещается только кнопка "примерить с технологией UCmeta" и видео инструкции как снимать мерки (Вид 4.5)
5. Технология позволяет не только постоянно обучаться и совершенствоваться, но и может быть использована при производстве швейных изделий при полностью автоматическом производстве без участия ручного труда.
6. И, наконец, наша технология уже работает сегодня!