Как искусственный интеллект создаёт идеальные фото товаров без фотосессий

Когда мы впервые столкнулись с задачей создания фото товаров без фотосессий, казалось, что это невозможно. Как компьютер может создать то, чего никогда не видел? Ответ оказался в обучении нейросетей на миллионах реальных фотографий.

Нейросеть анализирует тысячи изображений каждого типа товаров: одежды, электроники, косметики, мебели. Она учится понимать, как свет падает на разные материалы, как формируются тени, какие ракурсы лучше всего показывают продукт. Это похоже на то, как художник изучает анатомию, прежде чем рисовать человека — только в масштабах, недоступных человеческому восприятию.

Процесс начинается с простого описания: «женская белая футболка с круглым вырезом на манекене». Нейросеть разбивает этот запрос на компоненты: форма футболки, цвет, тип выреза, фон, освещение. Каждый элемент генерируется отдельно, а затем всё собирается в единое целое.

Давайте разберём конкретный пример из нашей практики. Клиент принёс эскиз новой модели кроссовок — просто набросок на бумаге. Задача: создать фото для карточки товара на Wildberries.

Шаг 1: Анализ эскиза Нейросеть сканирует рисунок, определяет форму, пропорции, ключевые элементы дизайна. Она сравнивает их с базой данных реальных кроссовок, чтобы понять, к какому типу относится товар.

Шаг 2: Генерация 3D-модели На основе анализа создаётся трёхмерная модель. Это не полноценный 3D-объект, а скорее «скелет», который определяет форму и объём.

Шаг 3: Добавление материалов и текстур Здесь начинается магия. Нейросеть «одевает» скелет в материалы: кожа, ткань, резина. Она учитывает, как каждый материал отражает свет, как выглядит под разными углами.

Шаг 4: Рендеринг изображений Модель помещается в виртуальную студию с настроенным освещением. Нейросеть генерирует несколько ракурсов, выбирая те, которые лучше всего показывают товар.

Весь процесс занимает от 30 секунд до 2 минут. Для сравнения: традиционная фотосессия тех же кроссовок заняла бы день подготовки, день съёмки и ещё день обработки.

Когда мы начали считать экономию от использования ИИ для генерации фото, цифры оказались ошеломляющими. Возьмём средний интернет-магазин, который выпускает 50 новых товаров в месяц.

Традиционный подход:

• Фотосессия одного товара: 5 000–15 000 рублей
• 50 товаров в месяц: 250 000–750 000 рублей
• Время на съёмку: 2–3 дня на товар
• Общее время: 100–150 рабочих дней в месяц

С ИИ-генерацией:

• Генерация фото одного товара: 50–200 рублей
• 50 товаров в месяц: 2 500–10 000 рублей
• Время на генерацию: 2–5 минут на товар
• Общее время: 2–4 часа в месяц

Но экономия — не только в деньгах. Главное преимущество — скорость. Новый товар можно вывести на рынок за несколько часов вместо недель ожидания. В мире e-commerce, где тренды меняются ежедневно, это критически важно.

Узнайте больше о создании карточек товаров для маркетплейсов

Самый частый вопрос, который нам задают: «А покупатели не поймут, что фото ненастоящее?» Ответ: если всё сделано правильно — нет.

Современные нейросети достигли такого уровня реалистичности, что отличить сгенерированное фото от реального может только эксперт при детальном рассмотрении. А покупатель, который листает каталог Wildberries или Ozon, точно не будет вглядываться в пиксели.

Но есть и ограничения. Сложные товары с множеством мелких деталей (например, ювелирные изделия с гравировкой) пока лучше снимать традиционно. Также ИИ может «галлюцинировать» — добавлять несуществующие детали, если описание слишком расплывчатое.

Ключ к успеху — чёткое техническое задание. Чем подробнее вы опишете товар, тем качественнее будет результат. «Красное платье» — плохо. «Красное платье миди длины из шёлка с V-образным вырезом и поясом на талии» — отлично.

Давайте посмотрим, как разные компании используют генерацию фото на практике.

Кейс 1: Производитель мебели Компания выпускала новую коллекцию стульев. Раньше они арендовали студию, везли туда образцы, снимали, потом обрабатывали. На одну модель уходило 3 дня и 20 000 рублей.

С ИИ они стали работать так: дизайнер создаёт 3D-модель стула в программе, экспортирует базовую визуализацию. Нейросеть дорабатывает её: добавляет реалистичные материалы (дерево, ткань, металл), расставляет в интерьерах (гостиная, кухня, офис), генерирует разные ракурсы.

Результат: 10 фото стула за 30 минут и 500 рублей вместо 3 дней и 20 000.

Кейс 2: Магазин косметики Бренд выпускал новую линейку кремов в 8 цветах упаковки. Снимать каждую баночку отдельно — кошмар. Фотографу пришлось бы переставлять свет, менять фон, следить за одинаковыми условиями.

С ИИ они загрузили фото одного крема, указали 7 других цветов. Нейросеть «перекрасила» упаковку, сохранив все блики, тени, текстуры. Получилось 8 идеально одинаковых фото, отличающихся только цветом.

Кейс 3: Дропшиппинг-бизнес Дропшиппер закупает товары в Китае и продаёт в России. Фото от поставщика часто низкого качества, на белом фоне, без души.

Раньше он ждал, когда товар придёт на склад, чтобы сделать свои фото. Теперь он берёт фото поставщика, загружает в нейросеть и говорит: «Сделай это фото на красивом деревянном столе при естественном освещении, добавь кофе и ноутбук рядом».

Товар выглядит в 10 раз дороже, хотя физически ещё даже не произведён.

Автоматическая генерация изображений для интернет-магазинов

Технологии генерации изображений развиваются экспоненциально. То, что сегодня кажется фантастикой, завтра станет обыденностью.

3D-конфигураторы в реальном времени Представьте: покупатель заходит на сайт, выбирает товар и может менять его цвет, материал, детали прямо в браузере. Нейросеть в реальном времени генерирует фото с этими изменениями. Это уже тестируют крупные ритейлеры.

Персонализированный контент ИИ будет создавать фото товаров специально под конкретного покупателя. Видите вы платье на модели со своей фигурой и цветом волос. Или диван в вашей гостиной с вашим же интерьером на фоне.

Полная автоматизация контента От идеи товара до готовой карточки на маркетплейсе без участия человека. ИИ придумает название, описание, сгенерирует фото, подберёт ключевые слова, разместит на площадках. Мы уже близки к этому — осталось соединить несколько технологий в одну цепочку.

Но главное изменение — демократизация. Раньше качественные фото товаров были привилегией крупных брендов с большими бюджетами. Теперь любой, даже начинающий предприниматель, может создавать контент уровня премиум-брендов.

Сервис Гарпик уже сегодня позволяет генерировать карточки товаров за 2 минуты вместо дней ручной работы. Это не будущее — это настоящее, доступное здесь и сейчас.

Если вы хотите попробовать генерацию фото товаров с помощью ИИ, вот простой план действий:

1. Определите приоритеты Начните с товаров, которые сложнее всего снимать: белые предметы на белом фоне, блестящие поверхности, крупногабаритные вещи.

2. Подготовьте референсы Соберите фото похожих товаров, которые вам нравятся. Покажите нейросети, какой стиль вы хотите.

3. Составьте детальное ТЗ Не «красная сумка», а «красная кожаная сумка через плечо размером 30×40 см с золотой фурнитурой и откидным клапаном».

4. Экспериментируйте с ракурсами Попробуйте разные варианты: анфас, сбоку, сверху, в руках модели, в интерьере.

5. Тестируйте на реальных покупателях Выложите сгенерированные фото на маркетплейс и посмотрите на конверсию. Часто ИИ-фото работают даже лучше реальных, потому что идеальны.

Помните: технология не заменяет креативность, а усиливает её. Вы освобождаете время от рутины и можете сосредоточиться на стратегии, ассистент-нейросеть позаботится о технической части.