Заменить одежду на фото и увидеть новый образ

Загрузите снимок человека в полный рост анфас — по нему соберётся модель, — затем добавьте вещи: свои фотографии одежды или готовые из каталога. Дальше выбираете локацию и план кадра и запускаете генерацию. Кадр строится заново, а не редактируется: нейросеть удерживает лицо, фигуру и позу, а одежду пересобирает с нуля, поэтому ткань ложится по телу, а не висит поверх. Первый кадр в быстром режиме приходит за несколько десятков секунд, промты писать не нужно.

Не должно: в задании нейросети прямо указано, что новый комплект полностью занимает место прежнего — ничего не надевается поверх и ничего не просвечивает снизу. Это было отдельной проблемой, из-за которой в кадрах появлялись воротники из-под свитеров и манжеты из-под жакетов, и правило пришлось прописать явно. Если артефакт всё же появился, чаще всего дело в исходнике: сложная поза, руки перед корпусом или глубокие тени мешают сети понять, где заканчивается тело и начинается одежда.

Только с согласия человека, который на ней изображён. Это его изображение и его права, а ответственность за загрузку лежит на том, кто загружает. Фотографии несовершеннолетних сервис не принимает вовсе. Отдельное правило: сгенерированный кадр нельзя выдавать за подлинную фотографию — подписанный как настоящий снимок в другой одежде и другой локации становится утверждением о факте, которого не было. Если нужна просто другая комплекция, честнее взять параметрическую модель — она задаётся цифрами и не использует чужое лицо.

До десяти предметов в одном кадре: верх, низ, обувь, верхняя одежда, сумки, украшения. Но верхняя граница и разумное количество — разные вещи. До четырёх предметов нейросеть уверенно держит принт, рисунок ткани и фурнитуру; начиная с пятой детали заметно плывут, и сервис предупреждает об этом прямо в интерфейсе. Сложнее всего даётся многослойность — рубашка под жакетом под пальто: порядок слоёв может сбиться. Рабочий приём — собрать образ двумя генерациями: сначала базу, потом верхний слой.

Человек стоит прямо, попадает в кадр целиком, руки не перекрывают корпус, лицо открыто, свет ровный, фон спокойный. Такой снимок даёт сети максимум информации о фигуре. Плохо работают кадры, обрезанные по колено, сложные ракурсы снизу или сверху, глубокие тени, смазанное движение и зеркальные селфи под углом. Если результат кажется приблизительным, пересъёмка исходника исправляет его надёжнее, чем перебор настроек генерации: это самая частая причина неудачных кадров.

Да, всё это отдельные настройки одного и того же кадра. Причёска выбирается из набора, цвет волос — палитрой рядом, локация — из двенадцати подготовленных или из вашей собственной фотографии места. Менять их вместе с одеждой не дороже, чем менять только одежду: платится одна генерация. Это удобно, когда исходный снимок сделан в неудачном интерьере — вместо вырезания фона сцена переносится целиком, и свет пересобирается вместе с ней.

Нет. Нейросеть не измеряет вашу фигуру, не знает плотности и тягучести ткани и не рассчитывает посадку — она строит правдоподобный кадр. То, что вещь на картинке «сидит», ничего не говорит о том, как она сядет на вас. Замена одежды надёжно показывает другое: цвет рядом с вашей внешностью, силуэт, пропорции и сочетание предметов между собой. Для выбора размера пользуйтесь таблицей бренда и собственными замерами — обхватом груди, талии и бёдер.

Принципом работы. В графическом редакторе вещь вырезают и накладывают поверх тела, а потом вручную подгоняют по фигуре, дорисовывают складки и правят свет — получается долго и почти всегда заметно. Нейросеть не редактирует исходный кадр, а строит его заново: удерживает лицо, фигуру и позу, а одежду пересобирает с нуля, поэтому ткань ложится по телу и освещена так же, как сцена. Обратная сторона: результат не пиксель в пиксель повторяет исходник — фон и мелкие детали тоже пересобираются.

Они обрабатываются ради создания модели и кадров, других целей у них нет. Перед первой загрузкой сервис отдельно спрашивает согласие; часть обработки выполняет внешний AI-провайдер, и возможная трансграничная передача раскрывается в тексте согласия до загрузки. В профиле есть управление данными: снимки, модели и кадры удаляются по одному, а вместе с аккаунтом удаляется всё, включая файлы в хранилище. Удаление настоящее — файлы убираются, а не скрываются из списка.

Один раз собранная модель переиспользуется. Не нужно загружать фотографию заново ради каждой новой вещи: модель остаётся в кабинете, и следующая замена начинается сразу с выбора одежды.

Свою вещь достаточно сфотографировать — разложенной, на вешалке или на манекене, лучше на однотонном фоне. Сервис распознаёт категорию, цвет и материал и кладёт вещь в нужный раздел гардероба, откуда её можно доставать в любой кадр.

Каталог полезен, когда нужно быстро посмотреть результат или собрать образ вокруг вещи, которой у вас нет. Обувь, сумки, украшения, верхняя одежда и платья уже готовы к подстановке — ничего снимать и вырезать не придётся.

Названия брендов в задание нейросети намеренно не передаются. Раньше они уводили генерацию к похожей вещи из обучающих данных: вместо вашего конкретного жакета в кадре появлялся «какой-то жакет этой марки». Работает только изображение вещи.

Если в кадре важна конкретная деталь — пряжка, вышивка, рисунок ткани, — соберите комплект из меньшего числа предметов.

Мелкие аксессуары — серьги, кольца, тонкие цепочки — читаются только на портретной планы. В кадре в полный рост они занимают несколько пикселей, и показать их там невозможно физически.

Формат тоже задаётся до генерации: вертикаль под сторис, квадрат под аватар, горизонталь под обложку. Это не то же самое, что обрезать готовый кадр: композиция строится под выбранное соотношение сторон.

Поза кадрирование не переопределяет — выбранная план кадра держится. Это чинили отдельно: раньше «проходка» вытягивала кадр в полный рост, даже если просили портрет.

Мелкая графика воспроизводится неточно: тонкая полоска, микропринт, вышитый логотип, надпись на груди. Сеть понимает, что рисунок есть, но повторяет его приблизительно. То же с прозрачными и сильно бликующими тканями — органзой, пайетками, лаком: их вид зависит от света больше, чем от формы.

Замена одежды на собственном снимке отвечает на вопрос про пропорции и цвет до оплаты, а не после доставки.

Второй повод — удачный кадр в неудачной одежде. У каждого есть фотография, где всё сложилось: свет, поза, выражение лица, — но надето не то. Раньше такой снимок оставался в архиве; теперь его можно переодеть, не устраивая новую съёмку.

Третий — планирование. Перед поездкой, съёмкой или мероприятием полезно собрать несколько комплектов и посмотреть их на себе подряд. Это дешевле, чем перемерять шкаф перед зеркалом, и честнее, чем воображать: воображение всегда рисует лучший вариант, а кадр показывает настоящий.

Четвёртый — работа с гардеробом. Когда вещи уже сфотографированы, замена одежды превращается в перебор сочетаний: видно, что с чем не работает, и становится понятно, чего в гардеробе не хватает. Часто это оказывается полезнее, чем очередная покупка.

Одна генерация стоит от 25 до 120 стилей в зависимости от режима и разрешения: быстрый режим в 1K — 25 стилей, стандартный — 35, премиум в 4K — 120.

Сумма называется до запуска и подтверждается на сервере. Если генерация сорвалась не по вашей вине, стили возвращаются. Пополнять можно разовыми пакетами или месячным тарифом, который задаёт ещё и потолки по числу вещей, моделей и объёму хранилища.