Principais insights: Construiu um sistema de teste virtual proprietário com conjuntos de dados personalizados e arquiteturas CGAN, reduzindo os retornos dispendiosos em um setor em que eles podem calcular a média 30% do preço de compra.

Sobre o cliente

Uma empresa de tecnologia focada no comércio eletrônico de moda, ajudando os varejistas a aprimorar a experiência de compra on-line, permitindo que os clientes vejam como as roupas ficarão antes de fazer uma compra.

O desafio

O cliente queria criar um solução de teste virtual escalável e de alta qualidade para oferecer suporte a mais usuários e a uma gama cada vez maior de tipos de roupas.

Eles enfrentaram os principais obstáculos:

• A saída de alta resolução era essencial, mas a maioria das pesquisas e modelos públicos funcionava com imagens muito menores, enquanto os modelos de alta resolução geralmente tinham licenças não comerciais.
  
  
• Os conjuntos de dados de teste virtuais existentes eram restritivos, careciam de diversidade e estavam voltados para dados demográficos homogêneos.
  
  
• A necessidade de treinar Redes GAN em um conjunto de dados grande e variado o suficiente para lidar com diferentes tipos de roupas e perfis corporais.
  

A abordagem de Marvik

Criamos um canal exclusivo de visão computacional em que os usuários podem enviar uma foto para um site de comércio eletrônico e instantaneamente se verem usando a roupa selecionada.

Nossa abordagem incluiu:

• Projetando e curando um conjunto de dados personalizado e diversificado para lidar com restrições de licenças e preconceitos demográficos.
  
  
• Desenvolvendo um pipeline de Redes adversárias generativas condicionais (CGANs) trabalhando juntos para conseguir uma substituição realista de roupas.
  
  
• Garantindo escalabilidade para lidar com o aumento do volume de usuários e novas categorias de roupas.
  

O sistema foi construído com Python, TensorFlow, CGANs e AWS, alcançando resultados que superaram os modelos de última geração na área.

Os resultados e o impacto

• Permitiu um teste virtual realista e de alta resolução diretamente na experiência de comércio eletrônico.
  
  
• Potencial reduzido de devoluções caras — em um setor em que as taxas de retorno são médias 20— 30% e as devoluções podem custar 30% do preço de compra.
  
  
• Concedeu ao cliente a propriedade total de uma solução escalável e compatível com a licença, adaptada ao seu mercado.
  

Por que isso importa

Ao combinar visão computacional de ponta com um conjunto de dados específico, este projeto mostra como a IA pode resolver pontos problemáticos específicos do setor, transformando o comércio eletrônico de moda de um ciclo de adivinhação e retorno em uma experiência de compra confiante e envolvente.