Нейросеть для карточек товара: фото со стола превращаем в карточку

Взяли обычное фото, какое получается у продавца: банка мёда на кухонном столе, крошки, скомканное полотенце, тень от руки и холодильник с магнитами на заднем плане. Попросили нейросети сделать из этого карточку для маркетплейса — белый фон, ровный свет, ничего лишнего.

Главный вопрос был один: останется ли товар тем же. Продавец не может позволить себе «похожую» банку — покупатель получит не то, что видел, и вернёт заказ.

Товар сохранили все

Это первый наш прогон, где товар узнаётся у всех: форма банки, деревянная крышка, уровень мёда, оттенок стекла совпали с исходником. Фон, крошки, полотенце и тень исчезли без следов.

Но идеальных нет. У Nano Banana 2 Lite — самой дешёвой модели в подборке — внутри стекла остались белёсые разводы, будто мёд размазан по стенке. На маленьком превью этого не видно, а в карточке на маркетплейсе покупатель разглядывает фото во весь экран. Открывайте результат в полный размер, прежде чем загружать.

Причина не в том, что задача простая. Причина в отборе: к правке фотографий допущены только те модели, которые действительно умеют править, а не рисовать похожее заново. Таких в каталоге меньше, чем кажется.

Почему моделей всего семь

Нейросети, работающие с картинками, делятся на две группы, и по названию их не различить:

• Рисуют с нуля — принимают только описание словами. Если дать им ваше фото, они его не увидят и нарисуют свою банку: похожую, но другую.
• Правят готовое — берут ваш снимок и меняют в нём то, что попросили. Только они годятся для карточки товара.

В нашем каталоге править умеют семь моделей из тридцати четырёх. Мы помечаем их прямо в списке, чтобы не пришлось выяснять это на своём товаре.

Как отличить самому, если пользуетесь другим сервисом: попробуйте на любом снимке попросить мелкую правку — «сделай крышку синей». Модель, которая умеет править, поменяет только крышку. Модель, которая не умеет, вернёт другую банку целиком.

Разница оказалась в кадре, а не в качестве

Раз товар сохранили все, выбирать приходится по другому признаку — по тому, как модель скомпоновала карточку.

Модели OpenAI выдали то, что и нужно маркетплейсу: квадрат, товар крупно и по центру, поля минимальные. Такую карточку можно загружать как есть.

Модели Google оставили широкий горизонтальный кадр, где банка занимает треть высоты, а остальное — пустой фон. Качество отличное, но для Wildberries или Ozon такое придётся кадрировать вручную: там карточка вертикальная или квадратная.

Это не недостаток моделей, а следствие того, что в запросе не был указан формат. Стоит писать прямо: «квадратный кадр, товар занимает большую часть изображения».

Время и цена

Быстрые модели Google справились за 10–15 секунд, OpenAI — за 40–50. При одинаково сохранённом товаре разница в скорости втрое, и она заметна, когда карточек не одна, а сто.

Практичный порядок такой: сначала быстрая модель — посмотреть, что получается, и уточнить запрос. Когда формулировка подобрана, прогонять остальные снимки на ней же. Дорогая модель здесь не даёт выигрыша.

Что стоит знать до того, как загружать

• Формат просите явно — иначе получите широкий кадр, который придётся обрезать.
• Сложные детали проверяйте — этикетки, мелкий текст, состав. Наша банка была без наклейки; надписи на упаковке модели дорисовывают и путают буквы.
• Не просите «улучшить товар» — только фон и свет. Модель послушно сделает мёд гуще, а стекло чище, и это уже не ваш товар.

Для честной карточки формулировка простая: убрать фон, поставить ровный свет, сам товар не менять. С такой задачей, как видно ниже, нейросети справляются.