О технологии и отличии от конкурентов

В чем особенность вашей технологии?

― Мы разработали алгоритм, который может переносить данные с одной фотографии человека в одежде (например, модели из лукбука какого-то бренда) на фотографию пользователя. При этом он автоматически адаптирует исходную фотографию одежды под параметры пользователя, то есть нам не нужно спрашивать, какой у него размер ― мы определяем это на основе данных с его фотографии и переносим одежду с сохранением всех пропорций. В итоге результат получается максимально реалистичным.

То есть просто фотография одежды на белом фоне вам не подойдет? Ведь, наверное, не у всех производителей или ретейлеров есть возможность сделать полный лукбук.

― Действительно, не у всех брендов есть фотографии одежды на моделях. Но мы работаем с определенным сегментом: премиум масс-маркет и luxury. Там, как правило, такие съемки с участием моделей есть ― и это именно те фотографии, которые нам подходят. Поэтому мы можем добавлять товары в нашу виртуальную примерочную без каких-то сложных интеграций. Это и является нашим преимуществом.

У 90% наших конкурентов есть требование, чтобы обязательно была либо готовая 3D-модель каждого предмета, либо чтобы был достаточный сет фотографий с разных ракурсов, чтобы такую 3D-модель создать. Очевидно, что это дорого и долго ― на обработку одной коллекции может уйти несколько месяцев. Так что наше решение очень сильно сокращает расходы на интеграцию и в целом делает ее доступной для тех брендов, у которых нет таких бюджетов.

Как работает технология, разработанная командой EasyTry. Источник: презентация проекта / startup-tour.ru

Как работает технология, разработанная командой EasyTry. Источник: презентация проекта / startup-tour.ru

Но какие-то ограничения у вас все равно есть? Насколько я понимаю, пользователь не может прислать свое фото вполоборота или в профиль, только анфас?

― У нас есть требование к фотографиям моделей: для правильной работы важно, насколько они повернуты в сторону камеры. Лучше всего, конечно, фото анфас ― чтобы мы полностью видели фигуру в полный рост и могли корректно отсканировать одежду. Однако есть допустимый угол отклонения ― примерно на 10-15% от идеального ракурса.

Сейчас мы работаем в том числе над тем, чтобы сделать требования еще более гибкими. В будущем мы хотим сделать так, чтобы модель на фото могла быть изображена и вполоборота. На самом деле это реально, просто пока что мы не видим в этом острой бизнес-потребности ― ведь у любой студийной съемки есть кадры, где модель изображена анфас.

Для пользователей тоже есть ограничения: мы не можем брать фотографии вполоборота или в искаженной позе. Это также предмет нашего R&D ― то, над чем мы сейчас работаем.

Идея и команда

Как вам вообще пришла идея сделать виртуальную примерочную?

― Наш проект образовался в прошлом году во время хакатона. У нас случайно сложилась команда, произошел неплохой мэтч. Тот хакатон мы выиграли и решили тем же составом поработать над каким-то реальным проектом. В то время мы занимались дипфейками, но нам это быстро перестало быть интересным. Мы решили уйти в сторону цифровой одежды ― тогда это был растущий тренд, о котором много говорили в медиа.

После того, как мы провели исследование рынка, пообщались с потенциальными клиентами из бизнеса, проверили несколько прототипов на интернет-магазинах наших друзей, поняли, что перспективы есть, нужно делать. Тогда же начали собирать команду.

Нам повезло через собственные контакты выйти на ребят из Сколтеха, которые занимаются computer vision, deep learning, какими-то смежными исследованиями. Их заинтересовал наш проект ― он давал возможность стать первыми, кто сделает виртуальную примерочную и кто сможет решить проблемы с переносом одежды с одного изображения на другое. Таким образом мы обзавелись и СТО, и научными руководителями. Сейчас в нашей команде девять человек занимаются R&D, а курируют проект два научных руководителя из Сколтеха.

CEO EasyTry Даниил Андреев. Фото предоставлено командой проекта

CEO EasyTry Даниил Андреев. Фото предоставлено командой проекта

Выход на зарубежные рынки

Текущая версия вашего продукта ― это только демоверсия или уже вполне рабочий инструмент?

― Сейчас у нас есть работающая бета-версия, которая на российском рынке пилотируется с несколькими ретейлерами. Но мы продолжаем заниматься доработкой продукта. Мы получили очень много обратной связи от брендов из России и Европы. В ближайшее время собираемся делать релиз на рынке США.

Среди наших клиентов ― два очень крупных и известных бренда в России, а также несколько брендов среднего уровня, популярных в своих сегментах, но не очень известных по всему миру.

Вы ориентируетесь только на западные рынки? Почему не рассматриваете, например, рынок Китая ― он ведь крупнейший в сфере онлайн-ретейла?

― На самом деле нам удалось пообщаться с крупными компаниями в Китае ― стартапами и уже очень известными брендами. Они дали нам много обратной связи, исходя из которой мы поняли, что пока не готовы к китайскому рынку.

Там очень специфический рынок e-commerce ― он поделен между несколькими крупными игроками, очень сильно завязан на площадки Aliexpress и Alibaba. Соответственно, нужно интегрироваться с ними ― и никаких гарантий, что это получится. Плюс, очень длинные циклы сделки. Так что мы все-таки выбрали США, где схема ведения бизнеса более понятна.

Разве в США нет подобных предложений?

― Да, в Америке есть другие стартапы, которые занимаются виртуальной примеркой по фотографиям. Например, есть проект, который использует очень похожий алгоритм, но они все равно делают 3D-модели одежды, поэтому обработка одной коллекции у них занимает от 20 до 30 дней. Они уже привлекли деньги от инвесторов, несколько лет занимаются развитием бизнеса, но пока что у них нет такого же способа интеграции, как у нас. Есть очень похожий стартап во Франции, но их алгоритм позволяет накладывать только верхнюю часть, а не целый лук. Это серьезные ограничения, а для нас ― возможность их обойти.

Опыт в Акселераторе ИТМО

Преакселератор Университета ИТМО. Источник: ITMO.NEWS

Преакселератор Университета ИТМО. Источник: ITMO.NEWS

Расскажите о вашем опыте в Акселераторе ИТМО. Как вы о нем узнали, почему решили туда пойти?

― У меня были знакомые, которые уже проходили акселерацию в ИТМО либо общались с трекерами оттуда. Они и позвали меня сходить на презентацию проектов при отборе в Преакселератор.

Несмотря на то, что тогда у нас был только концепт и неопределенные планы на разработку, не было никакого MVP, мы все-таки решили податься в Преакселератор. Подумали, что очень важно быть в среде, где есть другие стартапы, менторы и трекеры, что это поможет нам двигаться дальше и не совершать какие-то ошибки на пути.

После Преакселератора у нас остались только положительные впечатления, и мы решили остаться в этом комьюнити и продолжить общение с трекером. На самом деле нам просто очень понравилось работать с Кириллом Ковалевым, он отличный ментор.

Что вам дало участие в акселерационной программе?

― В первую очередь, поддержку со стороны других людей, которые так же, как и мы, испытывают трудности роста, выхода на рынок, создания первых пилотных версий. Просто находясь в этом коммьюнити, мы получали очень много поддержки, советов, рекомендаций. Кирилл помог нам формализовать задачи и цели, сделать их реалистичными и достижимыми. Также он давал нам возможность пообщаться со своими знакомыми из индустрии, чтобы они поделились с нами опытом и что-то нам подсказали.

Ожидали, что займете первое место на Demo Day?

― Мы вообще не считали себя каким-то выдающимся проектом. Да, наверное, у нас интересный кейс и интересная технология. Но в Акселераторе было очень много крутых ребят, так что мы до последнего не знали, кто станет победителем.

Победа не являлась для нас самоцелью. Она стала просто приятным бонусом и добавила немножко уверенности в себе. То, что менторы и эксперты верят в нас, в нашу команду, в наш продукт и его потенциал ― это очень важно.