Выложил новую коллекцию товаров на Wildberries — и тут же половину карточек заморозили из-за плохих фотографий. Кривой фон, неестественные тени, блеклые цвета. Такая история знакома, пожалуй, каждому продавцу.

Еще недавно на подготовку пятидесяти товарных снимков уходили сутки. Ручная обрезка в Photoshop, выравнивание цветов, корректировка каждой детали — утомительно и дорого, особенно если подключать дизайнера. Сейчас обработка фото товаров нейросетью позволяет автоматизировать и ускорить этот процесс: 80% обработки занимает несколько минут.

Однако есть нюансы. Не все онлайн-сервисы одинаково разбираются в особенностях товарной съемки: отражающие поверхности, крошечные аксессуары, требования маркетплейсов к формату и качеству изображений. Я пробовал разные решения и составил короткий чек-лист, который реально экономит до шести часов на каждую выгрузку.

Базовые функции: какие задачи ИИ должен решать при обработке фото товаров

Удаление фона с фото товаров — задача номер один для любой карточки товара. Площадки требуют идеальный белый фон или прозрачность под PNG. Проблема — стандартные алгоритмы часто не справляются с блестящими предметами и мелкими деталями.

Проверял на своем опыте — опция удаления фона в Yes AI отлично работает даже с ювелиркой и гаджетами. Пусть не 100%, но в 9 случаях из 10 дополнительная ручная обработка не потребуется.

Цветокоррекция и восстановление — вторая по значимости задача. Снимки на смартфон часто получаются темными, с желтизной от ламп или пересвеченными вспышкой. Автоматизация обработки фото для маркетплейсов в этом случае помогает: система вытягивает тени, убирает лишние шумы, возвращает натуральные цвета.

Специальные задачи для карточек товаров

Удаление водяных знаков — важная опция, если используете стоковые картинки или поставщик отправил фото со своим логотипом. Раньше приходилось часами замазывать штампы в Photoshop, теперь искусственный интеллект решает это за секунды.

Требования к размерам изображений

Ozon принимает изображения не меньше 1200х1200 пикселей, для Wildberries минимальные параметры — 900х1200 пикселей, а у Яндекс.Маркета — свои стандарты. Массовое изменение размеров с сохранением пропорций — отличное решение для быстрой работы.

Новые возможности: генерация разных ракурсов

В 2025 появился инструмент, который сам дорисовывает дополнительные стороны товара. Загружаешь снимок, нейросеть достраивает боковую или заднюю часть. Пока результат не идеален, но для простых товаров подходит.

Пошаговая инструкция для обработки: от исходного фото до размещения на маркетплейсе

Шаг 1: Подготовка фото

Снимайте товар в максимально возможном качестве — чем лучше исходник, тем проще последующая обработка. Даже самая продвинутая нейросеть не улучшит размытое фото. Освещение — мягкое, без резких теней. Штатив обязателен, даже если его роль выполняет стопка книг.

Для снимков с прозрачными элементами используйте PNG, для остальных — JPEG. Формат RAW пока плохо подходит для нейросетей.

Шаг 2: Основная обработка

Загружайте сразу несколько файлов — большинство сервисов поддерживают групповую обработку, что ускоряет процесс. Последовательность действий критична: сначала убирайте фон, затем корректируйте цвета и увеличивайте резкость. Если поменять местами, алгоритм может ошибиться с контуром объекта.

Шаг 3: Проверка результата

Обязательно смотрите изображение на полном увеличении. Нейросеть иногда теряет мелкие детали — типа застежек, текстуры ткани, эмблем. Если важно — правьте вручную в редакторе.

Обратите внимание на края — бывает, остается тонкая линия старого фона или появляется неестественная размытость.

Автоматизация: организуем массовую обработку

Если фото немного — до 50 штук, используйте онлайн-сервисы. Для больших коллекций выгоднее подключить API или установить программу с нейросетями на компьютер.

Связка с таблицами — отличный вариант для каталогов. В Excel или Google Таблицах создается список товаров, указываются папки с фотографиями, и скрипт автоматически обрабатывает изображения, присваивая им имена по артикулам.

При обработке фото товаров нейросетью для сложных позиций — ювелирных изделий, техники, одежды с рисунками — выделяйте 10-15% времени на ручную корректировку. Автоматизация обработки фото для маркетплейсов делает большую часть работы, но финальный контроль обязателен.

Финансовая сторона

Фрилансер обычно просит 50–100 рублей за обработку каждой товарной фотографии. За 100 товаров с тремя-четырьмя снимками на позицию придется заплатить 15–30 тысяч рублей и ждать результат примерно неделю.

Нейросеть управится за час: обработка всего комплекта стоит 500–1500 рублей, стоимость зависит от выбранного сервиса. Уже при второй партии вложения полностью окупятся.

Распространенные ошибки и пути их решения

1. Проблема: нейросеть иногда вместе с фоном удаляет часть самого предмета. Чаще других страдают прозрачные вещи, стеклянные изделия и украшения.

Совет: во время съемки используйте временный фон с явным контрастом. Темные объекты лучше снимать на светлом фоне, а светлые — на темном. После обработки фон исчезнет, но края товара сохранятся четче.

2. Проблема: после автоматической коррекции цвета становятся неестественными, особенно сложно с кожей или золотыми аксессуарами.

Совет: снимайте контрольный кадр с белым листом или цветовой палитрой. Так нейросеть сможет отталкиваться от правильных оттенков. Или уменьшайте силу коррекции до 70–80%.

3. Проблема: при увеличении резкости теряются мелкие детали — они размываются или исчезают.

Совет: инструмент восстановления деталей работает точнее, чем стандартные фильтры: сначала возвращает мелкие элементы, затем аккуратно повышает четкость.

Критерии маркетплейсов: что запомнить

• Wildberries: минимальный размер фото — 900х1200 px, максимальный — 8000х8000 px, форматы JPEG или PNG, вес до 30 МБ. Фон выбирайте белый или прозрачный, товар занимает не менее 80% кадра.

• Ozon: минимум 1200х1200 px, подходящее соотношение сторон — 1:1 или 3:4, формат JPEG, файл до 10 МБ. Водяные знаки не допускаются, фон — светлый, однотонный.

• Яндекс.Маркет: от 600х600 px, оптимально — 1000х1000 px, форматы JPEG или PNG, до 5 МБ. Допустим цветной фон, но товар обязательно должен быть четко виден.

Расширенные инструменты для опытных продавцов

Если специализация — мода или аксессуары, пригодится стилизация: один и тот же предмет можно представить в лаконичном стиле для одной аудитории и в броском глянце — для другой.

Тренд — создание lifestyle-фото: загрузив обычный снимок, можно получить изображение, где нейросеть добавила интерьер, модель или сценарий использования. Качество бывает разным, но для соцсетей подойдет отлично. Автоматизация обработки фото для маркетплейсов здесь также помогает быстро создавать нужные материалы.

Автоматическая расстановка ценников и ярлыков вроде "Новинка" или "Скидка" помогает быстро создавать промо-материалы. Настройка шаблонов в фирменном стиле и их применение к целым сериям изображений экономит время.

Интеграция с CRM и учетными системами

Современные платформы умеют взаимодействовать с 1С, МойСклад, RetailCRM. Каталог товаров выгружается, система сама обрабатывает фотографии и возвращает их с корректными именами файлов.

Специальный API для разработчиков дает возможность встроить обработку фотографий прямо в административную панель интернет-магазина. После загрузки товара изображения автоматически приводятся к нужным параметрам для всех маркетплейсов.

Благодаря автоматизации рутины появляется время для поиска новых поставщиков, анализа конкурентов и работы с отзывами покупателей. А качественные фотографии товаров могут повысить конверсию на 15-25% по сравнению с обычными снимками.

Важно помнить: полностью заменить эксперта роботом пока не получится. Искусственный интеллект отлично справляется с техническими задачами, но финальный контроль и творческие решения остаются за человеком.

Использование нейросетей ускоряет процессы, улучшает итоговый результат и помогает находить оригинальные подходы. Главное — правильно выбрать инструмент для автоматизации обработки фото для маркетплейсов и учитывать специфику вашего ассортимента.

На маркетплейсах часто встречаются скучные карточки товаров — одежда показана только на одной стандартной модели. Но покупатели хотят понять, подойдет ли вещь именно им, а не идеальному манекену. Сегодня нейросети легко решают этот вопрос: они умеют «примерять» выбранную одежду на людей с любыми параметрами, сохраняя при этом естественный вид, правильные тени и посадку.

Почему стандартные карточки теряют продажи

Есть интересная тенденция: товары, где одежда показана только на одной фигуре, покупают реже. Клиенту сложно представить, как платье или толстовка будет смотреться на его собственном теле.

По данным Wildberries за 2025 год, товары с фото на разных типах фигур получают на 40% больше заказов. Особенно это актуально для размеров плюс и необычных фасонов.

Обычная съемка одежды на разных людях требует серьезных затрат. Чтобы показать вещь на 5-7 разных типах фигур, только на фотосессию уйдет минимум 15 000 рублей на один товар.

Зато нейросети позволяют обойтись без больших вложений: достаточно одного фото товара, и за несколько минут можно получить примеры на десятке разных внешностей.

Профессиональный подход — больше контроля и лучший результат

Для полноценной работы с виртуальной примеркой стоит использовать узкоспециализированные нейросети. Такой инструмент дает возможность точно настраивать итоговую картинку и получать максимально естественный результат.

Хорошо себя зарекомендовал бот с функцией смены одежды, построенный на Stable Diffusion. Он специально разработан для замены нарядов и сохраняет все детали — от складок ткани до правильного освещения.

Для старта понадобятся две вещи: снимок одежды и фотографии людей, на которых планируется показать этот товар. Лучший вариант — фото в полный рост, простая одежда и светлый фон для моделей.

Где найти подходящие снимки для виртуальной примерки

Есть несколько удобных вариантов:

Либо можно создать снимки самостоятельно с помощью генерации в том же боте или через Sora.

Почему важно выбирать фото разных людей

Для охвата широкой аудитории подбирай снимки с разными типами телосложения: стройные, полные, высокие, невысокие, а также разных возрастных групп. Чем разнообразнее подборка, тем больше потенциальных клиентов откликнется на предложение.

Загружаешь изображение в сервис и указываешь, какой образ следует примерить на человека. Искусственный интеллект оценивает особенности тела, направление света, положение модели. В итоге получаешь картинку с реалистичными заломами ткани, тенями и правильной посадкой одежды.

Весь процесс занимает от 30 до 60 секунд на один снимок. За час удается подготовить множество вариантов образов.

Секреты создания правдоподобных виртуальных примерок

Чтобы результат выглядел профессионально, стоит учитывать несколько моментов.

Свет должен совпадать. Если вещь снята под яркой лампой сверху, лучше выбирать фото моделей с похожим освещением. В противном случае на изображении появятся странные тени.

Положение тела влияет на восприятие. В официальном костюме человек должен стоять прямо — так образ смотрится естественно. Для спортивной формы, наоборот, подходят динамичные позы.

Тон кожи тоже играет роль. Один и тот же оттенок ткани будет восприниматься по-разному на людях с разным цветом кожи. Поэтому в примерах обязательно используйте представителей разных национальностей.

Размер стоит показывать честно. Например, если платье размера L, не стоит демонстрировать его только на стройных моделях, иначе покупатель будет разочарован покупкой.

Для выполнения сложных задач прикладной опыт других пользователей окажется очень ценным. На форуме по нейросетям найдешь подробные видео и разборы по смене одежды, где раскрыты тонкости работы с параметрами.

Частые промахи и способы их устранения

Работая с цифровыми примерками, не раз сталкивался с типичными ошибками.

1 ошибка — плохое исходное фото одежды. Если вещь снята в низком качестве, с пятнами или заломами, искусственный интеллект перенесет все недостатки.

Рекомендация: используй четкие, студийные изображения.

2 ошибка — неподходящая поза. Пытаясь примерить деловой костюм на человека, который позирует как спортсмен, получаешь неестественный результат.

Рекомендация: подбирай позу под стиль одежды.

3 ошибка — пренебрежение знанием анатомии. Размер S не может выглядеть гармонично на модели с параметрами XL. Нейросеть старается адаптировать одежду, однако итог выглядит неестественно.

Рекомендация: выбирай модели в соответствии с конкретным размером. Для S отлично подойдут стройные люди, для XL — фигуры покрупнее.

4 ошибка — однотипные модели. Демонстрируешь вещи только на молодых и стройных девушках. При этом твои покупательницы — женщины 35-45 лет с разными параметрами.

Рекомендация: изучи свою аудиторию. Проанализируй, кто приобретает твои товары. Подбирай модели, чтобы клиентки могли узнать себя на фото.

5 ошибка — чрезмерная искусственность

Одежда словно «наслоена» на тело, нет привычных складок и теней. Покупатель легко замечает обработку, уровень доверия падает.

Рекомендация: используй продвинутые нейросети, которые имитируют свойства ткани. Оценивай результат — если выглядит неправдоподобно, покупатель тоже это заметит.

Использование для разных сфер бизнеса

Виртуальная примерка подходит не только для маркетплейсов. Применение гораздо шире.

SMM-специалисты создают визуальный контент для модных брендов. Вместо затратных фотосессий генерируют стильные образы на разных людях. Получается яркий и недорогой контент для соцсетей.

Дизайнеры одежды проверяют, как эскизы смотрятся на реальных фигурах. Не требуется шить образцы — видно сразу, подойдет ли выбранный фасон.

Стилисты демонстрируют клиентам, как будет выглядеть выбранный образ. Человек видит себя в новой одежде до покупки.

Интернет-магазины формируют каталоги под каждого покупателя. Пользователь загружает фото, система показывает, как выбранные вещи будут смотреться именно на нем.

Производители тестируют новинки на фокус-группах, показывая виртуальные примерки вместо реальных изделий — процесс становится быстрее и дешевле.

Итог

Виртуальная примерка одежды давно вышла за пределы фантастики и стала реальным инструментом для бизнеса. Современные технологии позволяют получать изображения, которые сложно отличить от настоящих фотографий.

Ключевое преимущество — экономия денег и времени. Вместо долгих съемок с разными моделями можно получить итог всего за пару минут.

Второе достоинство — полный контроль. Есть возможность продемонстрировать товар на любой фигуре, в разных позах и с любым светом. Все зависит только от качества исходных фото.

Следующий этап — испытание технологии на нескольких товарах. Проведи сравнение: размести обычные карточки и варианты с виртуальной примеркой, чтобы увидеть разницу в продажах. Цифры покажут, насколько метод эффективен.

Начни с простых позиций — футболок, рубашек, платьев классических фасонов. Освоив процесс, смело переходи к сложной одежде: костюмам, верхним вещам и аксессуарам.

Технология не стоит на месте. Уже через полгода появятся новые опции: примерки в движении, учет освещения в реальном времени, автоматическая подгонка размеров. Освоив инструменты сейчас, получишь фору в будущем.

Хотел заказать экспандер для прокачки предплечий, открываю самую популярную карточку, что выскочила и...