Автоматизация обработки фото товаров для маркетплейсов: как ускорить работу с помощью нейросетей
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.











































