ТЕХНОЛОГІЇ РОЗРОБЛЕННЯ «ВІРТУАЛЬНОЇ ПРИМІРОЧНОЇ» ОДЯГУ

Анотація

Штучний інтелект (ШІ) використовується у багатьох галузях, включаючи електронну комерцію, покращуючи досвід користувачів та оптимізуючи бізнес-операції. У цій роботі розглядається розроблення віртуальної примірочної на базі ШІ, яка здатна вирішувати критичні ризики, такі як високі рівні повернення товарів, незадоволеність клієнтів і неефективність процесу онлайн-покупок. У дослідженні поєднано використання передових генеративних моделей, таких як генеративні змагальні мережі (GANs) і моделей дифузії (Diffusion Models), які забезпечують процедуру реалістичної та точної віртуальної примірки одягу. Разом з тим, технології сегментації, такі як Mask R-CNN, використовуються для точного аналізу зображень, наданих користувачами, і вилучення ключових візуальних особливостей для подальшого опрацювання.

У дослідженні вивчається роль рекомендаційних систем на базі ШІ, які аналізують уподобання користувачів та історичні дані для надання персоналізованих пропозицій, тим самим підвищуючи лояльність і задоволеність клієнтів. Комплексне використання цих технологій трансформує процес покупок, роблячи його більш інтерактивним та адаптованим до індивідуальних потреб покупців. Результати демонструють, як віртуальні примірочні одягу можуть значно знижувати кількість повернень товарів, вирішуючи проблеми, пов'язані з неправильним вибором розміру, невідповідністю стилю та сумнівами користувачів. Крім того, запропоновано застосування технологій AR/VR як додаткового інструменту, який підсилює візуальні та функціональні аспекти досвіду примірки одягу.

У роботі також розглядаються наслідки впровадження ШІ в електронну комерцію, включаючи підвищення ефективності операцій, управління запасами та оптимізацію логістики. Використовуючи ШІ, бізнес може отримувати цінну інформацію про поведінку споживачів, вдосконалювати свої ланцюги поставок і зменшувати екологічний вплив, пов'язаний із надмірними поверненнями. Крім того, у дослідженні розглядається адаптивність цих систем у різних галузях, таких як продажі меблів, косметики та аксесуарів, що демонструє універсальність технологій ШІ.

Архітектура віртуальної примірочної одягу, запропонована в цій роботі, охоплює різні компоненти та їхні взаємодію. Інформаційна система розроблена для інтеграції ключових модулів, таких як: інтерфейс користувача (UI), що містить Веб- та мобільний застосунок для безперебійної взаємодії з користувачами; клієнтський API та API Gateway, що служать посередниками для обміну даними та управління запитами між фронтендом і бекендом; модуль попереднього опрацювання зображень, який відповідає за нормалізацію та підготовку зображень користувачів до сегментації; сегментаційний сервіс (Mask R-CNN), що опрацьовує підготовлені зображення для створення точних масок для генеративного моделювання; генеративний сервіс (GANs/Diffusion Models), який створює реалістичні текстури та накладки для симуляції роботи віртуальної примірки; алгоритми рекомендацій, які надають персоналізовані пропозиції продуктів на основі даних користувачів і їхніх уподобань; API електронної комерції, який забезпечує доступність метаданих продуктів і інформації про каталог для створення цілісного досвіду покупок.

У дослідженні підкреслено наукові та практичні результати дослідження. Реалістична візуалізація, що грунтується на поєднанні сучасних генеративних моделей із технологіями сегментації для точних віртуальних примірок. Персоналізація полягає у використанні рекомендаційних систем на базі ШІ для покращення досвіду користувачів. Операційний вплив сприяє зменшенню кількості повернень і покращення управління запасами через прогнозну аналітику. Адаптивність розробленої інформаційної системи до використання у різних галузях,  яка підтверджена аналізом можливості потенційних застосувань технологій віртуальних примірочних у таких сферах, як меблі та косметика. Використання методів ШІ сприяє удосконаленню роздрібної онлайн-торгівлі та створює основу для інновацій у ШІ-рішеннях для електронної комерції.