3D, нейросети и дополненная реальность: почему виртуальная примерка — это иллюзия, которой мы хотим верить?

Онлайн покупка одежды напоминает знаменитый парадокс Шрёдингера: пока вы не откроете посылку из интернет-магазина, вещь одновременно и сидит идеально, и нет. Эта неопределенность – неизбежное следствие дистанционных покупок, когда покупатель не может физически примерить одежду перед заказом. Решение напрашивается само собой: нужно дать возможность "примерить" вещь еще до покупки, создав виртуальную копию как одежды, так и покупателя. Технически это можно реализовать двумя путями: построив точную 3D-модель человека и одежды или используя искусственный интеллект для наложения вещей на фотографии клиента.

Как преподаватель fashion tech* и как тестировщик и активный пользователь 3D и AI-инструментов я часто сталкиваюсь с завышенными ожиданиями от этих технологий. Студенты приходят с горящими глазами: "А давайте сделаем стартап, где вещь будет создаваться умными технологиями прямо под фигуру покупателя!" Реальность пока скромнее, но не менее интересна.

Давайте разберем технические особенности каждого подхода, их возможности и ограничения, основываясь на реальных примерах из моей работы.

Создание виртуального двойника человека для примерки одежды можно сравнить с работой скульптора Микеланджело: нужно не просто передать внешнюю форму, но уловить каждый изгиб, каждую особенность фигуры. В мире 3D для этого есть два пути: сканирование тела или построение аватара по меркам.

3D-сканирование звучит заманчиво: встал в специальную кабину, повернулся пару раз – и готово! Но за кажущейся простотой скрывается целый ряд технических вызовов. При сканировании на профессиональном оборудовании результат действительно впечатляет – гладкая, точная модель тела. Однако попытка получить такой же скан на смартфоне напоминает историю с первыми фотоаппаратами: чтобы сделать четкий снимок, человек должен был несколько секунд стоять неподвижно. В случае со сканированием на телефон нужно не просто стоять – нужно принять правильную позу, освободить от одежды ключевые участки тела, обеспечить равномерное освещение. И даже при соблюдении всех условий результат потребует серьезной доработки.

Второй способ – построение аватара по меркам – кажется проще, но это обманчивое впечатление. Профессиональные портные знают: для точного описания фигуры требуется снять минимум 42 мерки (цифра – из ГОСТа). Автоматическое измерение по фото даст еще более приблизительный результат.

А ведь создание аватара – это только половина пути. Вторая часть – 3D-модель самой одежды – таит в себе не меньше сложностей. Для ее создания нужны лекала на каждый размер, 3D-модели фурнитуры, принты, данные о свойствах ткани и технологии пошива. Это святая святых любого бренда, его ноу-хау. На публичный доступ к таким данным мало кто решится.

Если 3D-примерка – это попытка воссоздать реальность во всех деталях, то нейросетевая примерка больше напоминает работу театрального костюмера: создать убедительный образ, даже если за кулисами вещь держится на булавках. Нейросеть не пытается просчитать, как ткань будет вести себя физически – она генерирует изображение, основываясь на миллионах просмотренных фотографий людей в одежде.

Процесс работы такой примерки похож на цифровой коллаж: алгоритм создает маску силуэта человека, снимает одежду с фона, анализирует её особенности – от цвета до мелких деталей – и "рисует" её на фотографии клиента с учетом позы и освещения. Звучит просто, но здесь мы сталкиваемся с той же проблемой, что и в квантовой механике: результат носит вероятностный характер.

Особенно ярко это проявляется при примерке вещей оверсайз: нейросеть может "растеряться", пытаясь определить, насколько свободной должна быть одежда на конкретной фигуре. В результате то же самое платье может выглядеть по-разному при каждой новой генерации.

Пока нейросети продолжают совершенствовать свои алгоритмы, модные бренды активно внедряют другую технологию виртуальной примерки - умные зеркала с дополненной реальностью. Это своеобразный мост между онлайн-шопингом и традиционными магазинами: интерактивные экраны, замаскированные под зеркала, позволяют покупателям "примерять" разные модели одежды, не раздеваясь. Такие системы уже можно встретить в крупных торговых центрах - они похожи на обычные примерочные, но вместо классического отражения показывают покупателя в выбранной одежде, словно в цифровом фотошопе реального времени.

Дополненная реальность в примерке одежды напоминает старинные ярмарочные зеркала, только вместо кривых отражений мы получаем цифровые иллюзии. Несмотря на впечатляющий антураж – интерактивные зеркала и движущиеся модели одежды, суть технологии остается той же: это визуальное наложение виртуального предмета на изображение человека.

Да, для AR-примерки (Augmented Reality - дополненная реальность) можно использовать детально проработанную 3D-модель одежды, но это не делает примерку более реальной – мы всё так же не получаем информацию о натяжении ткани, качестве посадки или комфорте. Это как разница между просмотром архитектурной визуализации дома и прогулкой по реальным комнатам: картинка может быть сколь угодно детальной, но она не передаст ощущения пространства.

Единственное существенное отличие AR от статической примерки – возможность увидеть, как одежда "движется" вместе с вами. Но и здесь мы имеем дело скорее с анимацией, чем с реальной симуляцией поведения ткани. Просчет физически корректного поведения материала в реальном времени требует таких вычислительных мощностей, что пока остается уделом профессиональных студий спецэффектов.

Как же выбрать между точной, но сложной 3D-примеркой и быстрой, но приблизительной нейросетевой? Это похоже на разницу между классической скульптурой и искусством оригами: Микеланджело годами высекал Давида из мрамора, а японские мастера создают впечатляющие образы, просто складывая лист бумаги. Оба подхода имеют право на жизнь, и в мире fashion-ритейла побеждает второй – более быстрый и доступный.

И это логично: для большинства покупателей важнее увидеть, как вещь сочетается с их внешностью и соответствует ли их стилю, чем получить точный прогноз посадки. В конце концов, даже идеальная виртуальная примерка не скажет вам, насколько комфортно вы будете чувствовать себя в новой вещи – это как пытаться определить вкус блюда по его химической формуле.

Как улучшить качество виртуальной примерки?
Ключ лежит в данных. Чем больше информации о том, как конкретные модели одежды сидят на разных типах фигур, тем точнее будет результат. Это похоже на работу опытного стилиста: годами накапливая опыт, он может с одного взгляда определить, подойдет ли вещь клиенту. Нейросети нужно пройти тот же путь, только гораздо быстрее.