VK и ZeBrains: пользователи сделали 40 000 примерок в виртуальной примерочной — бренды получили 9 млн охватов

За полгода работы виртуальной примерочной, созданной VK совместно с компанией-разработчиком ZeBrains, пользователи ВКонтакте совершили более 40 000 виртуальных примерок одежды, а бренды получили 8,8 млн органических охватов без рекламных затрат. ИИ-решение ускорило генерацию изображений с виртуальной примеркой в 300 раз — до 1 секунды.

Виртуальная примерочная — это мини-приложение внутри социальной сети ВКонтакте, которое позволяет за секунду примерить одежду от российских брендов на себя, использовав или загрузив свою фотографию. Сервис использует технологии компьютерного зрения и генеративные модели, которые подстраивают одежду под фигуру, пропорции и освещение, создавая реалистичный результат.

По прогнозам McKinsey, к 2033 году мировой рынок технологий для онлайн-шоппинга превысит 39 млрд долларов, а более 73 % руководителей fashion-брендов уже называют генеративный ИИ приоритетом развития.

Быстрый рост интереса к цифровым решениям объясняется тем, что покупатели всё чаще совершают заказы онлайн, но сталкиваются с трудностями при выборе размера и посадки одежды. Сегодня более 40 % онлайн-покупок одежды возвращаются.

Наша задача — сделать процесс примерки в онлайне максимально естественным и понятным. Пользователи могут увидеть, как вещь выглядит именно на них, а бренды получают новый формат взаимодействия с аудиторией.

Диана Таева, Руководитель отдела социальной коммерции департамента контентных партнерств VK

На этом фоне технология виртуальной примерки решает одну из ключевых задач индустрии — делает процесс выбора более точным и визуально достоверным. Решение построено на архитектуре из 9 микросервисов: orchestrator, preprocessor, human parser, mask generator, latent encoder, diffuser, keypoint detector, prompt embedder и image embedder. В качестве технологического стека использованы React для фронтенда и Python с FastAPI для бэкенда, а коммуникация между сервисами организована через Apache Kafka.

Среди ключевых вызовов были оптимизация времени генерации изображения с примеркой, а также обеспечение устойчивости к появлению артефактов на изображении — изменению лица, ушей, рук пользователя и других мелких деталей изображения кроме одежды. Мы применили несколько подходов: использовали диффузионные модели на базе Stable Diffusion с дополнительными техниками обучения, включая LoRA-адаптеры, создали собственный сбалансированный датасет для обучения моделей, и реализовали раздельную обработку верхней и нижней части одежды. В результате удалось значительно сократить время генерации и повысить качество результата, что критично для пользовательского опыта.

Степан Игонин, Руководитель ИИ-направления ZeBrains

Микросервисная архитектура обеспечивает горизонтальное масштабирование и стабильную работу при пиковых нагрузках.

Результаты:

Уникальных пользователей:

125 000

Запусков мини-приложения:

155 000

Органический охват:

8,8 млн

Российских fashion-брендов-партнёров:

30+

Ускорение генерации изображений:

300×

Среди партнёров — Love Republic, Asia ST 71, YOU WANNA, Studio 29, OnlyMe, Present & Simple и другие.

Справка

VK — крупнейшая по числу пользователей российская технологическая компания.

Продукты и сервисы VK помогают миллионам людей решать повседневные задачи онлайн: ими пользуются больше 95% аудитории рунета. Проекты VK позволяют общаться, играть, осваивать новые профессии, слушать музыку, смотреть и снимать видео, продавать и находить товары и услуги, решать множество других задач. Компания также развивает набор продуктов и услуг для цифровизации бизнес-процессов — от интернет-продвижения и предиктивной аналитики до корпоративных соцсетей, облачных сервисов и автоматизации предприятий.