Hoje vou me despir [trocadilho intencional] da pretensão intelectual- acadêmica para enfocar um assunto prático sobre desenvolvimento de sistemas.

Eu tenho grande interesse no mercado de confecções e moda, em geral. Talvez pelo fato de ter uma clientela no setor, além de amigos e familiares envolvidos no negócio. Nosso estúdio de software já teve a oportunidade de criar inovações importantes para nossos clientes do setor de confecções, sempre com foco na interação e responsividade. Por essa razão, achei que seria interessante falar neste post sobre o sistema Revery AI. Queremos nos colocar como fornecedores dessa classe de tecnologia para o mercado brasileiro, empregando nossa expertise em manipulação de imagens, sistemas de aprendizado de máquina (AI) e soluções 3D.

O aumento repentino das compras online por conta da pandemia de Covid-19 impôs desafios significativos aos varejistas de confecções. A incapacidade física de experimentar e visualizar as roupas tornou as compras menos interativas, contribuindo para baixas taxas de conversão e altas taxas de devolução, em comparação com as compras tradicionais. Os provadores virtuais como o que discutimos aqui tornam-se alternativas viáveis, nestes tempos infecciosos, para recriar, em certa medida, a experiência perdida de provar roupas pessoalmente. Existem muitas empresas desenvolvendo um provador virtual [inclusive a nossa]. O grande problema para sua implementação é a escalabilidade.

Os sites de comércio eletrônico de confecções têm milhares, senão milhões de items em estoque – que chamaremos de Unidade(s) de Manutenção de Estoque (UME). Atualmente, o fluxo de trabalho para edição de conteúdo dos sites que vendem para esse segmento geralmente requer trabalho gráfico personalizado em software como o Photoshop e/ou software modelador em 3D, que são caros e requerem mão-de-obra especializada. Em contraste, o Revery AI aproveita a pesquisa de aprendizado de máquina [Machine Learning] para automatizar todo esse processo, resultando no primeiro provador virtual escalável que pode ser facilmente integrado a qualquer grande plataforma de e-commerce com milhões de UMEs.

Aprendizado de Máquina

Em vez de uma produção gráfica elaborada, em 3D, o sistema trabalha com imagens básicas. O objetivo é produzir visualizações precisas e realistas de roupas vestindo pessoas. Uma solução comum [e ingênua] para atualizar o conteúdo do site com novos items seria simplesmente copiar e colar a peça no modelo. Mas isso apresenta dois problemas.

1) Se as poses e maneirismos do modelo-roupa forem incompatíveis, o copiar-colar não funcionará.

2) Mesmo com poses ideais, copiar e colar não leva em consideração as interações peça-peça, peça-peça-modelo e também ignora a iluminação, as sombras, etc.

Este sistema usa o aprendizado de máquina profundo [deep learning] para superar esses problemas. Para o problema 1), o Revery AI usa uma série de distorções, para deformar a imagem da roupa em uma forma aproximada à do corpo fazendo a pose apropriada. Isso difere das abordagens comuns de baixa tecnologia, que normalmente usam apenas uma única e limitada deformação/transformação de imagem.

Para o problema 2), o sistema se baseia em um gerador de imagem que recebe as entradas relevantes (a imagem do modelo, imagem da roupa, pose, etc.) e retorna uma imagem realista de uma figura humana vestindo a roupa. O sistema produz melhorias significativas no tamanho, ajuste e caimento, em comparação com as técnicas costumeiras de baixa tecnologia, permitindo criar imagens realistas de qualquer modelo usando qualquer combinação de roupas. Para os interessados em detalhes técnicos adicionais, este link leva ao artigo original da pesquisa no site de pré-impressões Arxiv >> https://arxiv.org/abs/2003.10817

A abordagem de exibição de produtos e venda online adotada pelo Revery AI torna a integração com os varejistas muito mais fácil, porque requer apenas uma única imagem da peça de roupa em um fundo de cor uniforme. Todo o resto é integrado e resolvido pelo software. A equipe do Revery processa em torno de um milhão de imagens por semana. Em seguida, trabalha com o varejista para criar um ‘widget’ que possa ser facilmente integrado ao site da loja. A simplicidade desta solução significa que os clientes podem ter um provador virtual montado em poucos dias.

O sistema já se integra com sucesso a vários varejistas de alto perfil no e-commerce de moda. Pesquisas com os clientes mostram que o provador virtual melhorou o engajamento médio dos usuários em 500% e, mais importante, proporcionou um aumento na taxa de conversão da venda também de 500%. Além disso, os resultados mostram aumentos no valor médio dos pedidos e diminuições nas taxas de devolução. Essa solução também atende vários casos de uso que vão além do provador virtual. Como a geração e manipulação de imagens está no centro do negócio, os clientes também têm interesse em usar o sistema para gerar imagens de sessões de fotos “in store”, para economizar nas despesas com os vários tipos de serviços fotográficos que utilizam.

Embora a experimentação virtual baseada em imagens seja um campo de pesquisa ativo na academia, a transição da pesquisa para o produto não é trivial. Gerar imagens realistas e precisas de pessoas e roupas em alta fidelidade é mais difícil do que parece. Quaisquer imprecisões são simplesmente inaceitáveis ​​para os clientes. A start-up demorou um ano para obter resultados satisfatórios.

Neste ponto, percebemos que esse exercício aparentemente acadêmico pode realmente ser uma ferramenta que usuários reais desejam usar. É uma grande inovação, capaz de trazer movimento para esse mercado tão significativo para a economia brasileira, especialmente neste momento de crescimento das compras online.

Nosso estúdio [Vox Leone] se mantém sempre atualizado sobre essa linha de pesquisa, que acompanhamos de perto há quase duas décadas. Se você quiser saber mais sobre o sistema, ou experimentar a tecnologia em seu site ou plataforma, entre em contato. Esta é uma das nossas linhas de trabalho favoritas.

Uma demonstração ao vivo pode ser vista e experimentada [em inglês] neste link: https://revery.ai/demo.html