Онлайн проект гардеробной: Планируйте свою гардеробную с помощью онлайн конструктора

Как работать с планировщиком?

Размер помещения

И так, в начале работы предлагается выбрать форму помещения: одиночная стена или угловая конфигурация комнаты. Здесь же можно открыть и ранее сохраненный проект. Вам будет предложено указать размер стены. Это можно сделать несколькими способами – передвигая ползунок мышкой или ввести точный размер вручную.

Выбор элементов

После этого в главной части планировщика Ларвидж проектируем гардеробную, выбирая необходимые элементы, находящиеся в нижней части окна. Выбрав полку, к примеру, перемещаете ее мышкой на свободное место на стене и все необходимые элементы для ее установки и монтажа будут автоматически подобраны программой. Все элементы легко перемещаются или заменяются на другие, рабочую область возможно уменьшать или увеличивать в масштабе с помощью колесика мыши. Две смежные секции можно объединить, соединив их смежными стойками.

Готовые решения

Кроме того, возможно воспользоваться вариантами готовых комплектов для гардеробных и визуально оценить их функциональность. Для удобства и наглядного представления каждый вариант готовых комплектов имеет фотографию стеллажной системы в интерьере. Закончив проектирование, вы увидите вашу спецификацию гардеробной со списком элементов и ценами, которую сможете сохранить или распечатать для заказа гардеробной. Вот так легко проектируются и создаются гардеробные системы Ларвидж.

Проектируем гардеробную в онлайн планировщике

Планировщик гардеробной онлайн — универсальный инструмент, позволяющий самостоятельно спроектировать интерьер. Существуют разные виды таких конструкторов, каждый из которых имеет свой набор опций.

Выбор подходящей мебели для гардеробной комнаты — задача приятная, но непростая. Приходится решать множество вопросов: как лучше расставить шкафы в небольшом помещении, будут ли они сочетаться с обоями, как в целом станет выглядеть комната. Можно воспользоваться услугами дизайнеров, но у каждого из них свой взгляд на вещи, и искать компромисс иногда приходится долго. Решить проблему поможет планировщик гардеробной онлайн.

Что такое конструктор гардеробной

Планировщик гардеробной комнаты онлайн — это программа, которая дает возможность спланировать интерьер будущей гардеробной, воссоздать обстановку в формате 3-D и выполнить расчет необходимых материалов. С ее помощью можно самостоятельно разработать дизайн, расставив мебель так, как нужно для максимального комфорта. Результат проектирования распечатывается и предоставляется изготовителю для выполнения заказа мебели.

Прежде чем садиться за компьютер и проектировать гардеробную, желательно создать идею. Это может быть вариант, выполненный на бумаге, в котором будут учтены необходимые мелочи: вешалки для верхней одежды, полки для нижнего белья и небольшие ящики для аксессуаров. Грамотное планирование гардероба поможет создать в доме чистоту и уют, рационально разместить вещи и выбрать удачный дизайн.

Планировщик гардеробной ИКЕА

Одной из самых удобных программ является разработка ИКЕА — планировщик ПАКС. Чтобы спроектировать гардеробную, нужно зайти на сайт компании и выбрать вариант «Самостоятельные программы для систем хранения». Вот основные этапы работы с программой:

• На экране появится несколько комбинаций, из которых выбирается нужная.
• Можно скорректировать один из них или создать собственный дизайн, перенося предметы мебели в свою виртуальную комнату. Для этого в одной из вкладок в правом верхнем углу выбирают необходимые комплектующие: полки, ящики, корзины для белья. Можно даже поэкспериментировать с виртуальным ремонтом гардеробной.
• Когда нужный результат будет достигнут, его надо сохранить и распечатать. В верхней части окна появится стоимость проекта. Также проект получит код, который нужно записать, чтобы потом доработать или передать сотрудникам ИКЕА для изготовления.

Порядок действий можно наглядно видеть на следующих рисунках:

Такая планировка гардеробной комнаты онлайн позволит решить несколько задач:

• Создать дизайн помещения практически с нуля.
• Развесить одежду в виртуальных шкафах.
• Представить, как будет располагаться мебель и другие предметы интерьера.

Сайт: www.ikea.com

Другие конструкторы

ИКЕА ПАКС — не единственный онлайн планировщик, существуют и другие виды таких программ.

Конструктор мебели ELFA

Подготовка проекта со спецификацией здесь займет 10-15 минут. Существенным минусом программы является то, что в открытом доступе ее нет, для работы с ней необходим специальный ключ.

Сайт: mebelmne.ru

Планировщик Ларвидж

который ценится за идеальную привязку элементов друг к другу. Перед началом планирования можно воспользоваться видеоинструкцией, которая есть на сайте. Сами гардеробы Lavrij просты в сборке, вместительны и лаконичны.

Сайт: larvij.com

ARISTO

Эти гардеробы выполняются из высококачественной стали и позволяют разместить обувь и одежду даже в маленькой комнате. Кроме того, они подходят для хранения хозяйственного и спортивного инвентаря. Конструкции легко монтировать и моделировать путем перестановки полок.

Сайт: www.aristo.ru

Программа для создания гардероба — ресурс, с помощью которого можно спроектировать комнату в режиме реального времени. Она поможет рационально расставить мебель, рассчитать стоимость необходимых материалов и спроектировать помещение, комфортное для семьи.

планировщик системы хранения вещей с размерами, программа для самостоятельного проектирования бесплатно

Гардеробная должна быть в любой квартире. Рационально организованное пространство для хранения вещей – способ пользоваться ими с удобством. Приятный бонус – экономия места, если выбрать самый рациональный вариант. Можно довериться специалисту или сделать проект самостоятельно и бесплатно в онлайн-режиме. Для этого существуют компьютерные программы – конструкторы гардеробной онлайн.

В Интернете легко спроектировать систему хранения вещей, рассчитать и нарисовать ее в 3д формате с учетом своего набора опций. Для тех, кто умеет работать с компьютером, сделать это самостоятельно несложно – конструктор-планировщик гардеробной комнаты онлайн – программа, в которой подробно объяснен каждый шаг. Она поможет создать оптимальный проект.

Какие существуют онлайн-планировщики гардеробной

Крупнейшие производители мебели заинтересованы в помощи своим потенциальным клиентам при выборе подходящего варианта комнаты для хранения вещей. Для этого их специалистами созданы соответствующие программы. Что они предлагают?

Elfa

Компания из Швеции Elfa International AB более 70 лет занимается выпуском систем для хранения. Их изделия отличаются высоким качеством, портативностью, прекрасным дизайном. Унифицированные размеры модулей и отдельных деталей позволяют легко их заменять. Уже существующую комнату для хранения вещей просто модифицировать, если требования ее владельца изменились. Металлоконструкции корзин и полок в компании «Эльфа» созданы на основе стальной проволоки с эпоксидным покрытием, которая отличается механической прочностью, долговечностью, не подвержена коррозии, стойко выдерживает перепады температур, механические нагрузки.

Другие достоинства изделий Elfa:

• мобильность – при необходимости размер гардеробной легко увеличить либо уменьшить;
• рациональность – вещи расположены удобно, их легко достать, а само пространство используется с максимальной экономией;
• эстетичность – продуманный дизайн делает помещение привлекательным.

Изделия «Эльфы» на пике моды, а осуществить их монтаж несложно. Конструктор гардеробной от Elfa позволяет создать проект очень быстро, но его нет в открытом доступе – потребуется специальный ключ.

IKEA

Специалисты компании Ikea разработали удобный онлайн-конструктор для проектирования системы хранения вещей для гардеробной, который носит название ПАКС. С ним легко работать как профессионалам, так и тем, кто делает это впервые. Если принято решение не обращаться к дизайнерам, достаточно выбрать на сайте «Икеа» вариант «Самостоятельные программы для систем хранения».

Дальнейшие этапы работы следующие:

• Выбирают нужную комбинацию.

• Если перенести вещи в виртуальную комнату, можно создать ее собственный дизайн. Для этого меняют расположение отдельных деталей, если это необходимо, или добавляют недостающие модули.

• Сохраняют полученный результат и распечатывают его.

LARVIJ

Есть свой конструктор гардеробной онлайн и у крупнейшей фирмы из Великобритании – LARVIJ. Она славится новаторским подходом, продуманными проектами систем хранения вещей. Программа от LARVIJ рассчитана на самостоятельную работу.

Разобраться в том, как она функционирует, поможет видео с подробным пошаговым объяснением. Если справиться с проектом самостоятельно не получается, можно заказать его бесплатно на сайте компании.

ARISTO

Успешно развивающаяся отечественная компания «Аристо» создает достойную конкуренцию зарубежным брендам. Ее специализация – модульные гардеробные системы, каркас которых сделан из алюминиевого профиля. Имеется у компании «Аристо» и собственный конструктор. Достаточно всего лишь его скачать.

Дальнейшие действия следующие:

• создать помещение, в котором будет находиться гардероб, в 3d формате, не забывая отметить при планировании окна, двери;
• нарисовать план комнаты, учитывая собственные пожелания и размеры необходимых модулей;
• гардеробная система не будет полностью спроектированной, если не рассчитать количество полок, шкафов, других модулей для хранения одежды;
• разработать дизайн, используя ассортимент изделий, который предлагает компания.

При расчете стоимости получившейся гардеробной с помощью онлайн-конструктора, необходимо свериться с прайс-листом, поскольку цена на продукцию меняется. О том, как изменить цену любого модуля, в программе подробно рассказано.

Этапы планировки в конструкторе

Дизайнер легко спроектирует любую гардеробную. Но для этого ему нужно точно знать, чего хочет заказчик. Но ясности на этот счет у него часто просто нет. Есть не оформившиеся в четкое видение желания. В этом случае самостоятельное проектирование гардеробной в 3d-формате с помощью специальной программы предпочтительнее. В процессе работы пожелания оформятся в конкретную идею, которую и визуализируют. Из каких этапов состоит проектирование? Используя конструктор онлайн, рисуют комнату нужного размера в формате 3d.

Выбор дизайна

Дизайн комнаты для хранения вещей не должен вступать в противоречие с оформлением всей квартиры и цветовой гаммой изделий, которую предлагает фирма, где будут заказывать гардеробную. Окна и двери находят, используя соответствующие пункты меню. Цвет и материал выбирают во вкладке «Свойства».

Светильник тоже берут из каталога. Для отделки получившейся виртуальной гардеробной и выбора материала для стен, пола и потолка применяют вкладку «Свойства».

Пришло время второго этапа.

План-схема гардеробной

Организация пространства внутри

Пользуясь программой «Конструктор-проектировщик гардероба онлайн», находят оптимальный вариант расположения мебели и модулей. Она поможет выбрать самый рациональный вариант, проследит за тем, чтобы хватило места для всех вещей, а пользоваться ящиками, шкафом и полками было удобно. Расстановку и размеры модулей меняют в режиме онлайн, используя вкладку «Свойства».

Важно время от времени сохранять получившийся результат, чтобы не потерять его, если компьютер даст сбой. Когда проект готов, его распечатывают на бумаге.

Уточняют цену и оформляют заказ.

планировщик и проект, проектировщик и расчет системы, 3д нарисовать

С помощью онлайн конструктора можно создать гардероб, который идеально подойдет по стилю и площади в вашу квартиру или дом

Содержание материала:

Идеальная гардеробная: онлайн конструктор

Порой объяснить профессиональному дизайнеру, что именно хочется увидеть в доме, не представляется возможным. Каждый специалист имеет свое виденье и придерживается именно его. На этом фоне возникают серьезные дебаты, победителей в которых никогда не бывает.

Для того, чтобы лишний раз не тратить нервы и силы, домовладельцы могут облегчить себе работу, используя онлайн конструктор.

В онлайн конструкторе можно рационально продумать расположение каждого элемента гардероба

С его помощью можно создать именно то, что и хотелось увидеть в доме. Причем совсем не обязательно делать проект от начала до конца! Работу можно выполнить весьма схематично, а уже потом отнести ее специалисту. Уловив основную мысль своего клиента, он уже внесет соответствующие правки и доведет проект до совершенства. В любом случае, найти общий язык партнерам будет на порядок легче.

В самостоятельной работе же нужно учитывать:

• Мнение всех домочадцев;
• Текущую обстановку в доме;
• Современные тенденции.

Реализовать проект будет совсем не сложно! Однако для того, чтобы все действительно получилось, придется потратить время на обучение. Здесь же все зависит от навыков начинающего мастера.

Как выбрать конструктор гардеробной

На сегодняшний день существует огромное множество прекрасных конструкторов, позволяющих создать в буквальном смысле шедевры. Однако для своего творчества начинающий мастер должен выбрать один.

Здесь очень важно ориентироваться на субъективное мнение, ведь вкусы разных людей могут быть диаметрально противоположными.

То, в чем удобно работать одному, может быть категорически неприемлемо для другого. Такое явление встречается достаточно часто, даже среди профессионалов.

Существует широкое разнообразие онлайн конструкторов, которые подойдут как для новичков, так и профессионалов

Идеальный конструктор гардеробной – это:

• Программа, с которой легко разобраться;
• Ресурс с мощной технической поддержкой;
• Возможность пройти предварительное обучение;
• Наличие на тематическом ресурсе ряда обучающих видео.

Не стоит выбирать для работы первый попавшийся ресурс, особенно, если к нему не лежит душа. Нужно искать до тех пор, пока не подвернется нужный вариант. Тогда и работать с ним будет на порядок удобнее! Несмотря на то, что на поиски может уйти от нескольких дней до недели. Все решаемо.

Планировщик гардеробной онлайн: возможности

Каждый планировщик имеет свой набор опций, с которым и предстоит работать мастеру. Однако возможности могут существенно отличаться! А ведь некоторые из них могут оказаться в процессе работы решающими.

Чаще всего программа может:

• Осуществить мебелирование помещения;
• Выполнить расчет материалов;
• Воссоздать определенные обстановки.

В онлайн конструкторе можно не только выбрать тип предметов мебели для гардероба, но и их цвет

Дилетантам обычно бывает достаточным возможности просто расположить предметы в необходимом порядке. Далее проект обычно отправляется к специалисту, который и дорабатывает его с профессиональной точки зрения.
Однако часто бывает, что домовладелец хочет сделать своими руками проект от начала до конца. В этом случае важно учитывать абсолютно все нюансы. И, чтобы подобрать для этих целей оптимальный планировщик, можно воспользоваться самым простым и действенным методом – сарафанным радио.

Отзывы от других пользователей в этом случае наверняка придутся кстати и позволят подобрать действительно стоящую программу.

При этом не стоит брать во внимание эмоциональный аспект мнений. Только информационная выжимка, по которой можно составить собственное мнение об определенном проекте.

Сделать проект гардеробной онлайн: первые шаги

Проект гардеробной – это целый комплекс мероприятий, которые начинаются с формирования идеи. Прежде, чем садиться за компьютер, необходимо собрать в голове единую картину, которую хочется воплотить в жизнь. Однако она не возникает спонтанно, ведь непрофессионалу будет очень трудно изобрести нечто новое. В первую очередь следует просмотреть огромное количество уже существующих предложений, которые уже предлагает мебельная индустрия. На их основании формируется чувство вкуса и стойкое ощущение, что хотелось бы увидеть у себя дома в конечном итоге.
После того, как базовые знания в данном вопросе получены, можно переходить в оформлению собственного проекта.

Для начала лучше выполнить его от руки на обыкновенном листке бумаги. Здесь можно быстро исправить все недочеты и переходить к компьютерной реализации уже окончательно «утвержденного» проекта.

В гардеробную комнату обязательно следует включить ящики для белья, носков, полки и вешалки для верхней одежды

Как правило, проектирование посредством планировщика занимает от силы несколько часов, однако это не значит, что результат трудов необходимо сразу же воплощать в жизнь.

Нужно:

• Подумать несколько дней;
• Посоветоваться с домочадцами.

А уже потом, если никаких претензий не возникнет, переходить к непосредственному изготовлению гардеробной комнаты.

Конструктор гардеробной комнаты онлайн: стоит ли учиться

Учеба – это всегда трудно, особенно, если предстоит не только нарисовать обстановку, но и рассчитать требуемое количество материалов. Здесь потребуются специфические навыки, коими в полной мере не всегда обладают начинающие мастера. Специалисты отмечают: учиться определенно нужно! Пусть изначально будет взята простейшая программа – проектировщик, а результат первых трудов не пойдет никуда. Пару уроков и вчерашнему новичку удастся сделать потрясающую модель!

Правила пользования онлайн конструктором гардеробной комнаты 3D (видео)

Планировщик – это очень удобное изобретение современного мира, с которым может познакомиться каждый. Не стоит бояться, ведь система работы проста для понимания. Нужно потратить совсем немного времени и максимум внимания, зато, в конечном итоге, даже непрофессионалу удастся спроектировать конструкции любого уровня сложности!

Дизайн гардеробной онлайн: разработка проекта

Пользовательское соглашение

Настоящее пользовательское соглашение регулирует отношения между ИП Линевич Александр Станиславович, и Вами – конечным пользователем сайта «www.e-1.ru».

Пожалуйста, внимательно ознакомьтесь с текстом указанного соглашения. Использование сайта, а также заполнение любой из форм обратной связи на Сайте означает Ваше безусловное принятие положений данного Соглашения.

Настоящим пользователь выражает свое безусловное согласие на обработку своих персональных данных [ФИО, адрес, телефон, возраст, электронный адрес и иные], которые предоставлены или могут быть предоставлены мной любым способом допустимым законодательством РФ, согласие распространяется, в том числе, на сбор, запись, систематизацию, накопление, хранение, уточнение, использование, извлечение, уничтожение, блокирование, обезличивание, удаление и передачу, в том числе трансграничную, этих данных и осуществление аналогичных действий любым другим компаниям. Согласие предоставляется на 10 (десять) лет.

Рекомендуем Вам регулярно проверять условия настоящего Пользовательского соглашения на предмет его изменения и/или дополнения.

1. Общие положения

1.1. В настоящем документе и вытекающих или связанным с ним отношениях Сторон применяются следующие термины и определения:

a. Администрация — ИП Линевич Александр Станиславович, а также иные, связанные с ним организации и/или индивидуальные предприниматели.

b. Контент — элементы дизайна, текст, графические изображения, иллюстрации, видео, скрипты, программы, музыка, звуки и другие объекты, и их подборки, а также прочие объекты авторских и (или) смежных прав;

c. Пользователь — физическое лицо, обладающее правосубъектностью в соответствии с действующим законодательством, присоединившееся к настоящему Соглашению в собственном интересе, либо выступающее от имени и в интересах представляемого им юридического лица.

d. Сайт Администрации/ Сайт — интернет-сайты, размещенные в домене e-odin.ru и его поддоменах.

e. Соглашение — настоящее соглашение со всеми дополнениями и изменениями.

f. Персональная информация — Информация, которую Пользователь предоставляет о себе самостоятельно при заполнении любой формы сбора данных на Сайте. Либо данные, которые передаются в автоматическом режиме в зависимости от настроек программного обеспечения Пользователя.

1.2. В настоящем Соглашении могут быть использованы иные термины и определения, не указанные в п.1.1. Соглашения. В этом случае толкование такого термина производится в соответствии с текстом Соглашения либо обычаями делового оборота.

2. Интеллектуальные права

2.1. Весь контент и не только являются объектами исключительных прав Администрации. Все права на эти объекты защищены.

2.2. Кроме случаев, установленных настоящим Соглашением, а также действующим законодательством РФ, никакой Контент не может быть скопирован (воспроизведен), переработан, распространен, опубликован, скачан, передан, продан или иным способом использован целиком или по частям без предварительного разрешения правообладателя.

2.3. Вы не имеете прав на использование фирменного наименования, товарных знаков, доменных имен и иных отличительных знаков Администрации Сайта. Указанные права могут быть предоставлены исключительно по письменному соглашению с Администрацией Сайта.

2.4. Вы вправе использовать Контент, доступ к которому получен исключительно для личного некоммерческого использования, при условии:

2.4.1. сохранения всех знаков авторства или других уведомлений об авторстве,

2.4.2. сохранения имени автора в неизменном виде,

2.4.3. сохранении размещенной информации в неизменном виде.

2.5. Если иное явным образом не установлено в Соглашении, ничто не может быть рассмотрено как передача исключительных прав на Контент Сайта.

3. Конфиденциальность информации

3.1. В качестве Пользователя сайта «www.e-odin.ru» Вы соглашаетесь с предоставлением Ваших данных Администрации, для их обработки, хранения и использования в целях консультирования, представления информации о продуктах, в целях маркетинговых исследований, проводимых компанией, а также в иных целях, указанных в Соглашении. Настоящим пользователь выражает свое безусловное согласие на получение уведомлений о заказе через приложения Viber

3.2. Администрация не осуществляет проверку достоверности предоставляемой Персональной информации, полагая, что Вы действуете добросовестно, осмотрительно и прилагаете все необходимые усилия к поддержанию такой информации в актуальном состоянии.

3.3. Администрация вправе передать Персональную информацию третьим лицам в следующих случаях:

3.3.1. Вы выразили свое согласие на такие действия, включая случаи применения настроек используемого программного обеспечения, не ограничивающих предоставление определенной информации;

3.3.2. По запросу суда или иного уполномоченного государственного органа в рамках установленной законодательством процедуры;

3.3.3. Для защиты прав и законных интересов Администрации в связи с нарушением заключенных с Вами договоров.

3.4. Вы имеете право запросить и получить информацию о собранных Администрацией сведениях о себе, потребовать исправления, удаления или блокирования пользовательских данных. Если Вы имеете возражения против обработки своих данных, то в любой момент можете аннулировать свое согласие по e-mail [email protected] или письменно по адресу: 352630, Краснодарский край, Белореченск, Луценко, 127

4. Дополнительные положения

4.1. Администрация не гарантирует, что Сайт будет доступен для использования круглосуточно, в определенный момент времени или в течение определенного периода.

4.2. Если в будущем Администрация объединится с другой компанией через процесс слияния, продажи, приобретения, ликвидации или через другие процессы, то Ваша личная информация может быть передана вместе с компанией или ее частью, или может быть продана как часть компании.

4.3. Администрация не отвечает перед Вами за различия в цвете продукции, связанной с особенностями цветопередачи и световосприятия технических устройств.

4.4. Предложения и цены на Сайте носят информационный характер и не являются публичной офертой. Точную информацию Вам скажет менеджер при первом обращении.

4.5. Настоящее Соглашение применяется только к сайту «www.e-odin.ru». Сайт не контролирует и не несет ответственность за сайты третьих лиц, на которые Вы можете перейти по ссылкам, доступным на Сайте.

4.6. Настоящее Соглашение может быть изменено или прекращено Администрацией в одностороннем порядке без предварительного уведомления Пользователя.

4.7. Новая редакция Соглашения вступает в силу с момента ее размещения на Сайте, если иное не предусмотрено новой редакцией Соглашения.

5. Сведения об администрации:

ИП Линевич Александр Станиславович

ИНН 230306694463

ОГРН 304230320500774

Юридический и почтовый адрес:

352630, Краснодарский край, Белореченский р-н, г. Белореченск, ул. Шопина, д. 2Б

Редакция от «4» февраля 2016 года

Онлайн конструктор гардеробной системы | Дрим Тайм

Простой конструктор для вашей гардеробной

Гардеробная система является универсальным инструментом для организации полезного пространства не только для сумок, курток и других предметов одежды, прочности конструкции хватит для хранения коробок с сезонной обувью, ящиков с игрушками и даже инструментов. 

Модульная конструкция позволяет обеспечить множество конфигураций практически для любых помещений. И если не подошли готовые варианты, то Вы можете воспользоваться конструктором гардеробных систем, создать собственный проект, отправить его нам  прямо на e-mail, а мы произведём расчёт. Всего 4 простых шага и Ваша система готова!

Цены в конфигураторе носят ознакомительный характер. Конечная стоимость гардеробной системы рассчитывается менеджерами и может отличаться в большую или меньшую сторону. 

ВНИМАНИЕ!!! Если вы столкнулись с невозможностью перемещения объектов в конфигураторе, рекомендуется очистить кеш браузера. Пошаговая инструкция для браузеров Google Chrome, Mozilla Firefox и Opera доступна по ссылке. 

Шаг 1.

Перейти в сам конструктор на нашем сайте 

Если под самый конец загрузка остановится, то просто обновите страницу.

Шаг 2.

Создайте собственную гардеробную, используя элементы конструктора.

Шаг 3.

Сохраните проект системы в формате PDF 

Шаг 4.

Отправьте полученный файл и Ваши контактные данные к нам на почту [email protected].

Готово! Наш менеджер свяжется с Вами для уточнения деталей заказа.

Цена и доставка

Стоимость собранной системы напрямую зависит от цен на комплектующие. По сформированному Вами проекту наши менеджеры рассчитают точную стоимость и свяжутся с Вами по телефону или e-mail. При необходимости, организуем доставку в любую точку Беларуси. Самовывоз возможен по адресу г. Минск, Брилевский тупик 55А. Нас найти очень просто, достаточно ввести в Ваш Яндекс-Навигатор «ДримТайм склад». 

Часто задаваемые вопросы

Почему конечная стоимость системы отличается от стоимости в конфигураторе?

Цены на комплектующие в конфигураторе округлены с точностью до 1 рубля и предназначены для ориентира. Кроме того, в конечную стоимость также может входить доставка (только по требованию заказчика).

Как удалять элементы системы при проектировании?

Необходимо щёлкнуть по нему правой кнопкой мыши. Удалить можно только элемент, к которому ничего не привязано. Например, нельзя удалить полку, к которой прикреплена перекладина. Сначала необходимо удалить перекладину, а затем уже полку.

Как отправить проект менеджеру на просчёт?

Для этого Вы можете скачать проект к себе на компьютер, кликнув по кнопке «Экспорт в PDF», а затем прислать на нашу почту. Также можно нажать на кнопку «Купить» и заполнить контактные данные. Более подробную инструкцию Вы найдёте в самом конфигураторе.

Нарисовать гардеробную в кладовке онлайн

Гардеробная © 2017 artgarage-ufa.ru

Неделя 14 — Заключительный проект — Виртуальная примерочная — Дженни — Документация IMA

Введение

Этот последний проект является продолжением предыдущего промежуточного проекта и упрощает модель fashionGAN до более практичных моделей bodyPix и styleTransfer. BodyPix отвечает за сегментацию тела, а styleTransfer отвечает за добавление различных узоров или преобразование разных цветов на входных изображениях одежды. Поскольку в реальных случаях одна и та же одежда будет иметь разные цвета и фактуры.Так что было бы действительно полезно, если бы я мог использовать styleTransfer для создания разных стилей одной и той же одежды.

Цель

Продолжая свой промежуточный проект, я думаю, что мне действительно не нужно придерживаться DeepFashion, поскольку часть синтеза изображений не совсем совпадает с идеей моего проекта. То, что я действительно хочу создать, похоже на то, что уже есть на каком-то веб-сайте электронной коммерции. У них есть собственная виртуальная онлайн-гардеробная с 3D-моделями, созданными на компьютере. Когда пользователь выбирает разную одежду, модель автоматически вписывается в разную одежду.Концептуальная веб-страница может быть такой.

Демо

Вот демонстрация созданной мной веб-страницы. При нажатии разных клавиш на моем компьютере разная одежда будет соответствовать верхней части тела модели, а другое текстовое описание будет отображаться в левой части изображения.

демо

Мой веб-макет

Рабочий процесс и трудности

Здесь я использовал в основном эти две модели, а здесь styleTransfer основан на ml5.js и bodyPix основан на p5. (Луна помогла мне создать версию bodyPix для p5, и я использовал ее вместо оригинальной версии p5, основанной на Tensorflow.)

Прежде всего, я работал над этими двумя рабочими потоками отдельно и объединил их в две связанные веб-страницы. Но потом случается такое, что каждый раз, когда я ввожу сегментацию, полученную из bodyPix, в styleTransfer, моя веб-страница по неизвестной причине вылетает из строя. Я не совсем уверен в точной причине, но как моя недавно обученная модель styleTransfer, так и существующая модель styleTransfer потерпели неудачу.Но все эти модели отлично работали с другими входными изображениями.

одна из недавно обученных моделей — белая футболка (входные и выходные изображения)

Затем я корректирую свой рабочий план и думаю, что если я действительно хочу получить лучший визуальный результат, лучший способ, который я могу сделать на данный момент, — это сопоставить изображения одежды непосредственно с сегментацией тела, которую я получаю от bodyPix. Итак, здесь я обрезал изображения сегментации в положение прямоугольной формы, и они отображают изображения одежды в этом положении.Некоторые результаты действительно соответствуют модели, а некоторые нет. На то есть две причины.

Первая причина в том, что я использовал прямоугольную форму для сопоставления изображений одежды, а не контур bodyPix. Это может привести к некоторым потерям. Вторая причина в том, что я также использую прямоугольную форму изображений одежды, а не контуры изображений одежды. Таким образом, я не могу точно сопоставить каждый контур одежды с моделью. Между ними всегда есть промежутки, особенно в плечевой части.Вот четыре изображения одежды, которые я использовал для нанесения на верхнюю часть тела модели.

Будущее улучшение

1) Обнаружение контура

В будущем точность определения контуров еще предстоит улучшить. Одним из простых способов может быть использование bodyPix для получения сегментированного контура изображения одежды. Но при сопоставлении изображений одежды с моделью остается еще много проблем. Я думаю, может быть, другая модель машинного обучения, похожая, но мощная, чем Pix2Pix, может быть действительно полезной, поскольку Pix2Pix в основном определяет контур одного изображения.Кроме того, я заметил, что если я выберу изображение модели, у которого нет передней части тела, тогда bodyPix будет иметь относительно низкую точность, и процесс сопоставления станет сложным, так как вам нужно настроить не только пропорции, но и поворот одежды. изображение. Эту часть трудно реализовать в двухмерном формате. Мне интересно, есть ли какая-нибудь трехмерная модель машинного обучения, на которую можно ссылаться.

2） Захват видео

Я думаю, что идеальный способ взаимодействия — позволить пользователю встать перед камерой и сфотографировать себя.Затем они могут выбирать на компьютере разные виды одежды, которую они хотели бы примерить виртуально.

Исходный код и код

https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/body-pix

https://www.dropbox.com/s/1vhf7qjawa5wv75/iML_final.zip?dl=0

Разработка виртуальной примерочной с использованием технологий AR и AI

Ненавижу делать покупки в обычных магазинах. Однако мой интерес к виртуальным покупкам не ограничивается только покупательским опытом.В отделе MobiDev DataScience я приобрел опыт работы над технологиями искусственного интеллекта для виртуальной настройки. Цель этой статьи — описать, как эти системы работают изнутри.

Технологии AR и AI для разработки виртуальных примерочных

Нажимая кнопку «ПОЛУЧИТЬ PDF» ниже, вы соглашаетесь и предоставляете нам право обрабатывать персональные данные, указанные вами в полях выше. Ваши личные данные могут быть использованы для профилирования нашей клиентской базы и для связи с вами с коммерческими предложениями.Вы имеете право в любой момент отозвать свое согласие, отправив запрос на [email protected].

Спасибо!

URL для загрузки файла PDF был отправлен на вашу электронную почту

Как работает технология Virtual Fitting

Несколько лет назад стратегия «Попробуй, прежде чем купить» была эффективным методом взаимодействия с покупателями в магазинах одежды. Сейчас эта стратегия существует в виде виртуальных примерочных. Согласно прогнозам Fortune Business Insights, объем рынка виртуальных примерочных достигнет 10 долларов США.00 миллиардов к 2027 году.

Чтобы лучше понять логику технологии виртуальных примерочных, давайте рассмотрим следующий пример. Некоторое время назад у нас был проект по разработке примерочной обуви с дополненной реальностью (AR). Примерочная работает следующим образом:

1. Входное видео разделяется на кадры и обрабатывается с помощью модели глубокого обучения, которая оценивает положение набора определенных ключевых точек ног и ступней.
   Прочтите статью по теме: 3D-оценка позы человека в приложениях для фитнес-тренеров
2. 3D-модель обуви размещается в соответствии с обнаруженными ключевыми точками для естественного отображения ориентации пользователя.
3. 3D-модель обуви визуализируется таким образом, что каждый кадр отображает реалистичные текстуры и освещение.

Использование ARKit для трехмерной оценки позы человеческого тела и рендеринга трехмерной модели

При работе с ARKit (структура дополненной реальности для устройств Apple) мы обнаружили, что у него есть ограничения на рендеринг. Как видно из видео выше, точность отслеживания слишком низкая, чтобы использовать ее для позиционирования обуви. Причиной этого ограничения может быть поддержание скорости вывода при игнорировании точности отслеживания, что может быть критичным для приложений, работающих в режиме реального времени.

Еще одна проблема — плохая идентификация частей тела алгоритмом ARKit. Поскольку этот алгоритм предназначен для идентификации всего тела, он не обнаруживает никаких ключевых точек, если обработанное изображение содержит только часть тела. Это как раз случай примерочной обуви, когда алгоритм должен обрабатывать только ноги человека.

Был сделан вывод, что приложениям виртуальной примерочной могут потребоваться дополнительные функции наряду со стандартными библиотеками AR. Таким образом, рекомендуется привлекать специалистов по данным для разработки пользовательской модели оценки позы, которая должна обнаруживать ключевые точки только на одной или двух ногах в кадре и работать в режиме реального времени.

На рынке технологий для виртуальных примерочных представлены аксессуары, часы, очки, головные уборы, одежда и т. Д. Давайте посмотрим, как работают некоторые из этих решений.

Часы для виртуальной примерки

Хорошим примером примерки виртуальных часов является приложение AR-Watches, позволяющее пользователям примерять различные часы. Решение основано на технологии ARTag, использующей специальные маркеры, напечатанные на ремешке, которые следует носить на запястье пользователя вместо часов, чтобы начать виртуальную примерку часов.Алгоритм компьютерного зрения обрабатывает только те маркеры, которые видны в кадре, и определяет положение камеры по отношению к ним. После этого, чтобы правильно визуализировать 3D-объект, виртуальную камеру необходимо разместить в том же месте.

В целом, технология имеет свои пределы (например, не у всех есть принтер для распечатки ленты ARTag). Но если это соответствует бизнес-сценарию использования, не составит труда создать продукт, готовый к производству. Вероятно, наиболее важной частью будет создание правильных 3D-объектов для использования.

Визуализация 3D модели часов с использованием технологии ARTag (источник)

Wanna Kicks и SneakerKit — хорошая демонстрация того, как технологии AR и глубокого обучения могут применяться в обуви.

Примерка виртуальной обуви, приложение Wanna Kick (исходник)

Технически такое решение использует модель оценки позы стопы, основанную на глубоком обучении. Эта технология может быть рассмотрена для частного случая широко распространенных моделей оценки позы 3D всего тела, которые оценивают положение выбранных ключевых точек в трехмерном измерении напрямую или посредством вывода положений обнаруженных двухмерных ключевых точек в трехмерные координаты.

Оценка позы стопы в 3D (источник)

После определения положения трехмерных ключевых точек стопы их можно использовать для создания параметрической трехмерной модели человеческой ступни, а также позиционирования и масштабирования трехмерной модели обуви в соответствии с геометрическими свойствами параметрической модели.

Размещение 3D-модели обуви поверх обнаруженной параметрической модели стопы (источник)

По сравнению с моделью оценки позы всего тела / лица, оценка позы стопы все еще имеет определенные проблемы.Основная проблема — отсутствие данных 3D-аннотаций, необходимых для обучения модели.

Однако оптимальным способом избежать этой проблемы является использование синтетических данных, которые предполагают визуализацию фотореалистичных трехмерных моделей ног человека с ключевыми точками и обучение модели с этими данными; или использовать фотограмметрию, которая предполагает реконструкцию трехмерной сцены из нескольких двухмерных изображений, чтобы уменьшить количество потребностей в маркировке.

Это решение намного сложнее. Чтобы выйти на рынок с готовым к использованию продуктом, необходимо собрать достаточно большой набор данных о ключевых точках стоп (с использованием синтетических данных, фотограмметрии или их комбинации), обучить индивидуальную модель оценки позы (которая сочетать достаточно высокую точность и скорость вывода), протестировать его надежность в различных условиях и создать модель стопы.Считаем это проектом средней сложности с точки зрения технологий.

FittingBox и Ditto рассмотрели технологию AR для примерки виртуальных очков. Пользователь должен выбрать модель очков из виртуального каталога, и она надевается ему на глаза.

Примерка виртуальных очков и моделирование линз (источник)

Это решение основано на подходе к оценке позы на основе глубокого обучения, используемом для обнаружения лицевых ориентиров, где общий формат аннотаций включает 68 2D / 3D лицевых ориентиров.

Пример определения лицевого ориентира на видео. Обратите внимание, что модель на видео распознает более 68 ориентиров (источник)

Такой формат аннотации позволяет с достаточной точностью различать контур лица, носа, глаз, бровей и губ. Данные для обучения модели оценки ориентиров лица могут быть взяты из таких библиотек с открытым исходным кодом, как Face Alignment, обеспечивая готовую функциональность оценки позы лица.

С точки зрения технологий такое решение не так уж сложно, особенно если использовать какую-либо предварительно обученную модель в качестве основы для задачи распознавания лиц.Но важно учитывать, что некачественные камеры и плохие условия освещения могут быть ограничивающими факторами.

Во время пандемии COVID-19 ZapWorks запустил образовательное приложение на основе AR, цель которого — научить пользователей, как правильно носить хирургические маски. Технически это приложение также основано на методе определения трехмерных ориентиров лица. Как и приложение для примерки очков, этот метод позволяет получать информацию о чертах лица и в дальнейшем рендеринге маски.

AR для указателя износа масок (источник)

Учитывая тот факт, что модели определения лицевых ориентиров работают хорошо, еще одним часто моделируемым элементом дополненной реальности являются головные уборы. Все, что требуется для правильной визуализации шляпы на голове человека, — это трехмерные координаты нескольких ключевых точек, обозначающих виски и расположение центра на лбу. Приложения для примерки виртуальных шляп уже запустили QUYTECH, Banuba и Vertebrae.

Примерка бейсболки (источник)

По сравнению с обувью, масками, очками и часами виртуальная примерка трехмерной одежды все еще остается проблемой. Причина в том, что одежда деформируется, принимая форму тела человека. Таким образом, для правильного восприятия AR модель глубокого обучения должна определять не только основные ключевые точки на суставах человеческого тела, но и форму тела в 3D.

Глядя на одну из самых последних моделей глубокого обучения DensePose, предназначенную для сопоставления пикселей изображения человека в формате RGB с трехмерной поверхностью человеческого тела, мы можем обнаружить, что она все еще не совсем подходит для дополненной реальности.Скорость вывода DensePose не подходит для приложений в реальном времени, а обнаружение сетки тела имеет недостаточную точность для подгонки трехмерных предметов одежды. Чтобы улучшить результаты, необходимо собрать больше аннотированных данных, что требует времени и ресурсов.

Альтернативой является использование 2D-одежды и 2D-силуэтов людей. Именно этим и занимается компания Zeekit, предоставляя пользователям возможность применять к своей фотографии несколько типов одежды (платья, брюки, рубашки и т. Д.).

Примерка 2D одежды, Zeekit (источник)

Строго говоря, метод передачи 2D-изображений одежды нельзя рассматривать как дополненную реальность, поскольку аспект «реальности» подразумевает работу в реальном времени, однако он все же может обеспечить необычный и захватывающий пользовательский опыт. К последним технологиям относятся модели генерирующих состязательных сетей, оценки позы человека и модели человеческого анализа. Алгоритм переноса 2D одежды может выглядеть следующим образом:

1. Обозначение участков на изображении, соответствующих отдельным частям тела
2. Определение положения идентифицированных частей тела
3. Изготовление деформированного изображения перенесенной одежды
4. Применение деформированного изображения к изображению человека с минимумом произведенных артефактов

Наши эксперименты с 2D-переносом одежды

Поскольку готовых предварительно обученных моделей для виртуальной раздевалки нет, мы исследовали эту область, экспериментируя с моделью ACGPN.Идея заключалась в том, чтобы изучить результаты этой модели на практике для 2D-переноса ткани с использованием различных подходов.

Модель применялась к изображениям людей в ограниченных (образцы из набора обучающих данных, VITON) и неограниченных (любая среда) условиях. Кроме того, мы проверили пределы возможностей модели, не только запустив ее на пользовательских изображениях людей, но и используя пользовательские изображения одежды, которые сильно отличались от данных обучения.

Вот примеры результатов, полученных нами в ходе исследования:

1.Репликация результатов, описанных в исследовательской статье «На пути к фотореалистичной виртуальной примерке путем адаптивного создания и сохранения содержимого изображения», с исходными данными и нашими моделями предварительной обработки:

Успешная (A1-A3) и неудачная (B1-B3) замена одежды

Результатов:

• Б1 — окраска плохая
• B2 — новая одежда внахлест
• B3 — дефекты кромки

2. Применение нестандартной одежды к изображениям людей по умолчанию:

Замена одежды на нестандартную одежду

Результатов:

• Ряд А — без дефектов
• Ряд B — некоторые дефекты подлежат устранению
• Ряд C — критические дефекты

3.Применение стандартной одежды к нестандартным изображениям людей:

Выходы замены одежды на изображениях с неограниченной средой

Результатов:

• Ряд A — краевые дефекты (незначительные)
• Ряд B — ошибки маскирования (умеренные)
• Ряд C — ошибки рисования и маскирования (критические)

4. Нанесение нестандартной одежды на персонализированные изображения людей:

Замена одежды с непринужденной средой и нестандартными изображениями одежды

Результатов:

• Ряд A — лучший результат, полученный от модели
• Ряд B — многие дефекты подлежат устранению
• Ряд C — самые искаженные результаты

При анализе результатов мы обнаружили, что примерка виртуальной одежды все еще имеет определенные ограничения.Дело в том, что тренировочные данные должны содержать парные изображения целевой ткани и людей, носящих эту одежду. Если учесть реальный бизнес-сценарий, это может оказаться непросто. Другие выводы из исследования:

• Модель ACGPN дает довольно хорошие результаты на изображениях людей из обучающего набора данных. Это также верно, если используются нестандартные предметы одежды.
• Модель нестабильна при обработке изображений людей, снятых при разном освещении, других условиях окружающей среды и необычных позах.
• Технология создания систем виртуальных раздевалок для переноса 2D-изображений одежды на изображение целевого человека в дикой природе еще не готова для коммерческого использования. Однако, если условия статичны, ожидаемые результаты могут быть намного лучше.
• Основным ограничивающим фактором, сдерживающим разработку более совершенных моделей, является отсутствие разнообразных наборов данных с людьми, снятыми на открытом воздухе.

Технологии AR и AI для разработки виртуальной примерочной

Нажимая кнопку «ПОЛУЧИТЬ PDF» ниже, вы соглашаетесь и предоставляете нам право обрабатывать персональные данные, указанные вами в полях выше.Ваши личные данные могут быть использованы для профилирования нашей клиентской базы и для связи с вами с коммерческими предложениями. Вы имеете право в любой момент отозвать свое согласие, отправив запрос на [email protected].

Спасибо!

URL для загрузки файла PDF был отправлен на вашу электронную почту

В заключение я бы сказал, что нынешние виртуальные примерочные хорошо подходят для предметов, связанных с отдельными частями тела, такими как голова, лицо, ступни и руки. Но если говорить о предметах, в которых человеческое тело требует полного обнаружения, оценки и модификации, виртуальная одежда все еще находится в зачаточном состоянии.Однако ИИ развивается семимильными шагами, и лучшая стратегия — оставаться в курсе и продолжать попытки.

Что такое виртуальные примерочные и как они работают? (2021)

Виртуальная примерочная — это технология, позволяющая покупателям виртуально примерить свои вещи.

Покупатели могут виртуально примерить одежду или косметические товары, не касаясь самого предмета физически. Технология дополненной реальности (AR) или искусственного интеллекта (AI) помещает товар поверх изображения покупателя в реальном времени, чтобы он мог проверить размер, стиль и соответствие продукта, который они собираются купить.

Прогнозируется, что глобальный рынок виртуальных примерочных вырастет с 3 миллионов долларов в 2019 году до 6,5 миллионов долларов к 2025 году. Это совокупный годовой темп роста в 13,44%.

Заинтересованы в создании собственной виртуальной примерочной? В этой статье мы расскажем, как работает технология виртуальных примерочных (с примерами), и расскажем о преимуществах для розничных продавцов.

Что такое виртуальная примерочная?

Виртуальная примерочная позволяет покупателям примерять предметы, не прикасаясь к ним.Он работает путем наложения элемента на прямую видеотрансляцию клиента. Перед покупкой покупатель может увидеть размер, стиль и посадку предмета.

Также известный как виртуальные раздевалки, этот тип технологии стал более популярным с начала пандемии COVID-19.

Розничные продажи одежды сократились на 43,5% во время пандемии, что является самым резким спадом среди всех секторов. Глобальные ограничения означали, что покупатели не могли покупать товары в магазине. Даже когда эти торговые точки снова открылись, люди не решались примерить одежду, опасаясь, что это увеличивает риск заражения вирусом.

Виртуальные примерочные, однако, значительно снижают этот риск. Люди не дотрагиваются до предметов, которые они виртуально примеряют, но все же имеют возможность увидеть, как продукт выглядит на их собственном теле.

Как работает технология виртуальной примерочной

Большинство виртуальных примерочных работают с использованием дополненной реальности. В этом случае веб-камера сканирует тело человека для создания трехмерной модели на 360 градусов.

Другие виртуальные примерочные работают на базе искусственного интеллекта.Подобно дополненной реальности, ИИ использует алгоритмы и машинное обучение для создания трехмерных моделей всего тела покупателя, стоящего перед камерой.

3D-модель, созданная AI или AR, сочетается с радиочастотной идентификацией (RFID). Это еще одна технология, которая сканирует товары, которые покупатель принес в виртуальную примерочную.

Технология виртуальной реальности накладывает отсканированные товары на 3D-модель покупателя. Таким образом, они смогут увидеть, как выглядит предмет — без необходимости его физически примерять.

Различные розничные торговцы создают для этого собственное программное обеспечение. Платформа дополненной реальности Apple ARKit может использоваться для создания виртуальных примерочных для приложений iOS. Сообщается, что Amazon также запатентовал собственное зеркало «смешанной реальности», которое работает с использованием дополненной реальности.

Преимущества виртуальных примерочных

Виртуальная примерочная может дать розничным продавцам множество преимуществ.

Поддержка онлайн-продаж

Около 40% покупателей были бы готовы платить больше за продукт, если бы они могли испытать его через дополненную реальность.Еще 71% чаще совершали бы покупки в розничном магазине, если бы он предлагал технологию AR.

Розничные продавцы могут воспользоваться этим и установить виртуальные зеркала в своих обычных магазинах. Нет необходимости выделять ценные торговые площади под раздевалки. Вместо этого это пространство можно использовать для демонстрации запасов и создания визуальных дисплеев для мерчандайзинга.

По оценкам, пандемия COVID-19 ускорила переход к электронной торговле на пять лет. Технология виртуальных примерочных отлично подходит для розничных торговцев, пытающихся вывести свой обычный бизнес в онлайн.

Настройте виртуальные примерочные в магазине, чтобы запрашивать адрес электронной почты покупателя или логин в социальной сети, когда они начинают новый сеанс. Или добавьте товары, которые покупатель попробовал, на настраиваемую онлайн-панель управления, чтобы они могли купить позже.

Любой вариант создает омниканальный покупательский опыт, который, как было доказано, подталкивает покупателей в магазине тратить на 4% больше, а онлайн-покупателей на 10%.

Удобство

Знаете ли вы, что 97% потребителей отказались от покупки, потому что она была недостаточно удобной?

Выбирать правильный размер одежды с вешалки, ходить в раздевалку и менять одежду неудобно.С другой стороны, виртуальные примерочные избавляют от всего этого. Покупатели могут подойти к виртуальному зеркалу и быстро увидеть, как на них выглядит одежда — менять не нужно.

Налаживайте связи с клиентами

Лояльность клиентов — это долгосрочная цель для большинства розничных продавцов. Мы все видели статистические данные, подтверждающие это.

Увеличение удержания клиентов всего на 5% увеличивает прибыль на 25–95%.

Чтобы построить долгосрочные отношения с клиентами, вам необходимо сначала установить с ними связь.

Виртуальные примерочные играют роль в этом процессе. Исследования показывают, что половина всех женщин и мужчин уже не чувствует себя в безопасности, примеряя одежду в примерочных. Если вы позволяете покупателям примерить товары практически, не выходя из собственного дома или в безопасном розничном магазине, вы решаете для них огромную проблему.

Если вам нужно больше убедительности: 34% покупателей считают, что виртуальные примерочные делают покупки в Интернете более увлекательными. Это верный способ вернуть клиентов.

Уменьшить возврат

Модные бренды страдают от высокой доходности. Это административная головная боль, которая сокращает прибыль (особенно если вы предлагаете бесплатную прибыль).

По оценкам, 30% возвратов электронной торговли происходит из-за слишком маленького размера. Еще 22% случаются из-за того, что покупатель заказал товар слишком большого размера.

Меня больше всего раздражает, когда я покупаю одежду в Интернете, и в ней указаны буквальные размеры в дюймах для руководства по размеру, я выбираю подходящий размер, и он все равно не подходит, несмотря на измерения на сайте, говорящие, что это будет

— Янтарь @ Storyboard Artist (@ambattii) 23 мая 2020 г.

Эту проблему помогает решить виртуальная примерочная.Покупатели — независимо от того, примеряют ли они в магазине или в Интернете — могут увидеть, как товар выглядит на их теле … без необходимости прикасаться к нему.

Яэль Визель, соучредитель Zeekit, компании, занимающейся розничными технологиями, говорит, что Zeekit добился 36% -ного снижения коэффициента возврата с момента использования виртуальных примерочных.

Ограничения виртуальных примерочных

Покупатели по-прежнему не могут физически прикасаться к предметам

Если вы используете виртуальную примерочную в своем интернет-магазине, все равно существует риск того, что люди не купят товары, которые они примеряют.

Около 82% покупателей заявили, что хотят просмотреть и потрогать товары, прежде чем покупать их в Интернете. Виртуальные примерочные помогают покупателям увидеть, как предметы будут выглядеть на их теле, но они не могут почувствовать ткань.

Будут ли люди применять эту технологию после пандемии?

Нет сомнений, что пандемия коронавируса изменила покупательские привычки. Розничные торговцы опасаются, что любая технология, которую они внедряют сейчас, потеряет актуальность после пандемии, когда покупатели вернутся к просмотру в магазинах.

Впрочем, вплоть до БОПИС и бесконтактной оплаты) даже когда пандемия закончилась.

Недоверие к виртуальным предметам, которые выглядят одинаково

Вы когда-нибудь покупали в Интернете что-то, что полностью отличается от того, что пришло по почте?

Несмотря на то, что технология виртуальной примерочной является продвинутой, некоторые покупатели все еще не уверены в ее способности отображать предметы так, как они будут выглядеть в реальной жизни. Они опасаются, что предметы, наложенные на человеческое тело, могут измениться — и не будут выглядеть так же, когда купят их и примерит в первый раз.

Технология может показаться сложной

Технология виртуальной реальности стала популярной в розничной торговле только за последнее десятилетие. Такие розничные торговцы, как Adidas, ASOS и Macy’s, используют виртуальные примерочные в своих магазинах и на платформах электронной коммерции.

Из-за этого есть идея, что виртуальные примерочные будут недоступным вложением для небольших компаний. Терри-Энн Тертон, основательница The Tur-Shirt Company, объясняет:

«Я не считал виртуальную примерочную, потому что видел в ней то, что делают крупные бренды, а не малый бизнес.Я небольшая компания с ограниченным маркетинговым бюджетом и думала, что технология AR — слишком большая инвестиция для меня ».

Я быстро понял, как уникальный инновационный малый бизнес, что мне абсолютно необходимо использовать виртуальную примерочную, и что она доступна для моего бренда. Мы не должны предполагать, что что-то находится вне досягаемости только потому, что это делают крупные бренды.

Терри-Энн Тертон, основатель, The Tur-Shirt Company

Самый простой способ начать работу с розничной торговлей AR — это использовать готовое приложение.В магазине приложений Shopify доступно несколько, в том числе Hero, YouCam Makeup и Jewelfie.

5 примеров виртуальных примерочных

Уорби Паркер

Warby Parker — это розничная компания DTC, которая продает очки исключительно через свой веб-сайт. Чтобы покупатели чувствовали себя более уверенно при совершении покупок в Интернете, компания запустила функцию виртуальной примерки через свое приложение для iOS.

Эта функция использует технологии Apple ARKit и TrueDepth, чтобы показать очки на лице покупателя.Они получают 3D-модель продукта, чтобы увидеть, подходит ли им , прежде чем совершит покупку.

Это поможет постоянным клиентам покупать очки, не примеряя их, но мы очень рады этому как инструменту, с помощью которого люди могут сузить круг вариантов домашней примерки.

Эрин Коллинз, вице-президент по электронной торговле в Warby Parker

Knix

До COIVD-19 Knix вела большую часть своего бизнеса через два выставочных зала.

Розничный продавец гордился тем, что предоставлял клиентам невероятные впечатления, которые помогали им найти то, что им идеально подходит.Однако блокировки означали, что ей пришлось перевести свой бизнес в онлайн. Knix создал виртуальную примерочную, чтобы клиенты электронной коммерции получали те же услуги, что и посетители ее физических магазинов.

Теперь на веб-сайте Knix ежемесячно размещаются тысячи виртуальных приспособлений. Подавляющее большинство (97%) доступных на сегодняшний день временных интервалов уже забронировано.

Gucci

Ритейлер предметов роскоши Gucci в партнерстве с Snapchat, долгое время являвшимся пионером в области дополненной реальности, создал свои первые четыре модели обуви с дополненной реальностью после закрытия торговых центров во время пандемии коронавируса.

Он создал виртуальную линзу, которая наложила цифровую версию обуви на стопу покупателя. Связанный с кнопкой «Купить сейчас», которая направляла покупателей в его интернет-магазин, Gucci достигла 18,9 миллиона пользователей Snapchat и сообщила о положительной рентабельности инвестиций от кампании AR.

Ральф Лорен

Ральф Лорен также экспериментировал с дополненной реальностью. Ритейлер установил виртуальные зеркала в примерочных.

Камеры внутри зеркал используют технологию RFID от Oak Labs, чтобы определять, какие предметы покупатель принес в примерочную.Технология объединяет это с данными о товарах, такими как доступные размеры, альтернативные цвета и рекомендации по товарам, если те, которые они виртуально примеряют, не совсем правильные.

Ralph Lauren сообщил, что уровень вовлеченности его виртуальных зеркал составляет 90%. Он также может использовать данные из виртуальных примерочных, чтобы настроить свою розничную стратегию.

Шарлотта Тилбери

Не только продавцы модной одежды могут использовать виртуальные примерочные для привлечения покупателей в магазины.

Бренд красоты Charlotte Tilbury установил виртуальное зеркало в своем флагманском магазине в Лондоне. Покупатели могли подойти к зеркалу и увидеть на своем лице один из 10 известных макияжей. Они могли сфотографировать макияж и отправить себе по электронной почте список продуктов, которые использовались для его создания.

Шарлотта Тилбери Вестфилд Лондонское волшебное зеркало из Holition на Vimeo.

«Все образы моделируются с использованием передовых технологий отслеживания в реальном времени и реалистичной визуализации Holition в сочетании с определением тона кожи и процессом рекомендаций для предложения наилучшего образа.В каждом образе учитывается цвет и оттенки кожи покупателя, благодаря чему достигается идеальное естественное сочетание ».

После использования виртуальных зеркал Шарлотта Тилбери обнаружила, что покупатели с большей вероятностью будут покупать косметику в магазине.

Начните работу с собственной виртуальной примерочной

Ключом к успеху в современной розничной торговле является предоставление покупателям того опыта, который они хотят.

Давно прошли те времена, когда приходилось ходить в магазин, стоять в очереди в примерочную и переодеваться.Людям нужно удобство — то, что предлагает виртуальная примерочная, независимо от того, где находится покупатель. Они снизят процент возврата, наладят связи с покупателями и поддержат онлайн-продажи.

(PDF) Внедрение виртуальной примерочной с использованием образа тела — отображение одежды

DOI: 10.18535 / ijecs / v5i2.34

Ахмад аль-Керем, IJECS, том 05, выпуск 2, февраль 2016 г. Страница № 15859-15862 Страница 15861

IV . ВНЕДРЕНИЕ И ИНТЕРФЕЙС

В этом разделе показаны некоторые интерфейсы виртуальной раздевалки

с использованием предложенных подходов.Приложение

реализовано на ПК под управлением Windows XP с AMDAM2

5200+ с 2 ГБ оперативной памяти. Несколько методов обработки цифровых изображений

используются для получения силуэта одежды

после ввода изображения. Одежда помещается на изображение

через 5 секунд для калибровки.

Получить изображение пользователя на рис. 4 — это второй экран, показывающий, когда покупатель

(пользователь) находится в голографическом диапазоне.цвет голографического

преобразуется в зеленый, и это означает, что покупатель должен быть в нем

и принимать форму голографической с интервалом 10 секунд для сделанного снимка.

если покупатель двигается, когда система делает ему снимок изображения

плохо отображается. Таким образом, пользователь может перейти к следующему шагу, чтобы

выбрать подходящую одежду, которая его / ее интересует, как показано на рисунке 5.

Рис.4 Область голографического диапазона

Рис.5. Предлагаемый способ и изображения

В.ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В этом документе реализовано приложение (VDRS), которое реалистично отражает внешний вид

. Приложение с помощью

покупатель (или человек) выполнит процесс примерки

одежды быстро и легко, а затем выберет лучшую для него

или ее, что, следовательно, поможет нам Воспользуйтесь преимуществами

— огромных возможностей, предоставляемых наукой о взаимодействии

между человеком и компьютером.Это, в свою очередь, положительно отразится на продавце

с точки зрения продажи товаров удобным,

современным способом, что приведет к лучшим продажам, а на покупателе — на

с точки зрения скорости и комфорта при сканировании всех доступных

продукты, предлагаемые для принятия оптимального решения в выборе одежды.

Одна положительная услуга, которую это приложение предоставляет специально для

женщин, заключается в том, что им не нужно заходить в раздевалку, что

могут быть использованы некоторыми помощниками для подглядывания (или других

преступных действий). Наконец, это приложение приводит к нашему использование

огромных возможностей, обеспечиваемых наукой о взаимодействии

между человеком и компьютером, и установка базовой линии для фундамента

для его будущего развития для использования в других

полезных услугах и системах

ПОДТВЕРЖДЕНИЕ

Это исследование финансируется отделом исследований и аспирантурой

Университета Зарка / Иордания

ССЫЛКИ

[1] A.Тагучи, Т. Аоки и Х. Ясуда, «Исследование системы виртуальной одежды

в реальном времени на основе модели двухмерной плоскости

», Информационные и телекоммуникационные технологии,

2005. Протоколы APSITT 2005. 6-й Азиатско-Тихоокеанский симпозиум

по. IEEE, 2005, стр. 126–130.

[2] Дж. Эхара и Х. Сайто, «Наложение текстуры для виртуальной одежды

на основе силуэтов», в материалах 5-го IEEE и

Международного симпозиума ACM по смешанной и дополненной реальности

.Компьютерное общество IEEE, 2006, стр. 139–142.

[3] Ф. Перейра, К. Силва и М. Алвес, «Виртуальная примерочная

, методы дополненной реальности для электронной коммерции», ENTERprise

Информационные системы. Springer, 2011, с. 62–71.

[4] Р. Каур, «Виртуальная примерочная», 18 декабря 2014 г., патент США

20,140,368,499.

[5] И. Гуськов, С. Клибанов, Б. Брайант, «Отслеживаемые поверхности

», Материалы симпозиума 2003 ACM

SIGGRAPH / Eurographics по компьютерной анимации.

Еврографическая ассоциация, 2003 г., стр. 251–257.

[6] Q.-S. Ле и М.-Т. Тран, «Наложение текстур верхней одежды

на неподвижные изображения на основе оценки позы человека», Journal of

Mobile Multimedia, vol. 10, вып. 1 и 2, стр. 43–57, 2014.

[7] Д. Причард и В. Гейдрих, «Захват движения ткани», в

Форум компьютерной графики, том. 22, нет. 3. Библиотека Wiley Online

, 2003 г., стр. 263–271.

[8] П. Эйсерт, А.Хильсманн, «Реалистичная виртуальная примерка одежды

с использованием методов дополненной реальности в реальном времени», E-Letter,

2011.

[9] Р. Уайт, К. Крейн и Д.А. Форсайт, «Захват и

, анимация окклюзированной ткани »в ACM Transactions on Graphics

(TOG), vol. 26, вып. 3. ACM, 2007, с. 34.

[10] Д. Брэдли, Т. Попа, А. Шеффер, В. Хайдрих и

Виртуальная испытательная комната с использованием OpenCV [исследовательский проект]

Представлен последний годовой проект «Виртуальная испытательная комната с использованием OpenCV» Сиддтхант Чопра для экструдирования.com. Этот проект выполнен студентами факультета компьютерных наук Сиддтхантом Чопрой и Ашишем Мишрой из SRM IST, ЧЕННАЙ, ИНДИЯ.

Abstract

Поскольку большинство вещей переходит в виртуальный режим и конкуренты пытаются опередить его, другие текстильные отрасли пострадали в эти тяжелые времена. С виртуальной пробной комнатой каждый небольшой текстильный магазин может помочь своим клиентам получить пробную онлайн-комнату, не опасаясь заразиться болезнью. Преимущество использования этого метода заключается в сокращении времени и усилий, затрачиваемых на физическую проверку одежды.

Введение

Магазины по большей части имеют огромный и разнообразный выбор одежды. Для клиента действительно диковинно оценивать каждый из этих предметов одежды, не тратя на это часы. Кроме того, в обычном магазине, чтобы нанести удар по выбранной одежде, типичная практика состоит в том, чтобы выстроиться в очередь и поочередно использовать примерочные. Из-за предопределенного количества примерочных в магазине покупателям обычно приходится тратить большую часть своей энергии на покупки в очереди (что будет значительно больше в лучшие часы).Затянувшееся время ожидания повлияет на понимание клиента, что приведет к снижению лояльности потребителей.

Предлагаемая работа для

Использование gluoncv с mxnet поможет нам наложить одежду и украшения на человека, поскольку это набор инструментов компьютерного зрения, который реализует современное состояние (SOTA).

Обзор литературы по технологиям виртуальных испытательных залов

В разделе «Виртуальная трехмерная перевязочная база на скелете пользователя в реальном времени (2017 г.)» представлена ​​виртуальная трехмерная перевязочная база на скелете пользователя в реальном времени, извлекаемая и отслеживаемая в реальном времени для управления автомобилем. трансформация и примерка моделей одежды.Преимущества этой работы заключаются в том, что измерения, сделанные человеком, основаны на положении тела пользователя перед Kinect, а недостатки — пользователь должен находиться отдельно от машины, чтобы выдерживать определенное расстояние. В «Распознавании действий человека на основе скелета с использованием Kinect» он предоставляет приложение, которое использует жесты для взаимодействия с виртуальным объектом в приложении дополненной реальности. Он обеспечивает способ использования взаимодействия с базой жестов для управления операциями в виртуальной среде, и преимущество этой работы в том, что она поддерживает отслеживание скелета, но недостатком является то, что она может давать неверное измерение высоты.В «Приложении для виртуальной гардеробной Microsoft Kinect sensor (2019)» предложенный подход в основном основан на извлечении пользователя из видеопотока, совмещении моделей и определении цвета кожи, а недостатком является гибкость и внешний вид реальной модели одежды для пользователя. износ, и пользователь может обнаружить их за меньшее время, но недостатком является проблема с сетью, мягкие копии платьев не будут правильно накладываться на целевое изображение

Стивен Карунгару и Кенджи Терада [6], в этом проекте они предлагают метод получения длина / периметр человеческого тела легко с помощью Kinect.Результаты экспериментов подтвердили, что данные о людях могут быть получены с сенсора Kinect. Мы также подтвердили проблемы в случае ошибки в полученных данных. Будущие проблемы включают повышение точности сбора данных о человеке и компьютерной графики.

Алгоритм для создания виртуальной пробной комнаты

Шаг 1: Использование OpenCv

Шаг 2: Захват видео с использованием пакетов openCv (cv2)

Шаг 3: Нормализация RGB — OpenCV использует дифференциацию на основе цветового контраста объектов путем обнаружения пикселей, которые находятся на границах, где цвета значительно изменяют значения

Шаг 4: S.O.T.A — GluonCV содержит различные функции, которые вместе помогают обнаруживать контуры различных объектов в кадре

Шаг 5: Увеличение цветов и логотипов -. В нашем случае нам нужен самый внешний содержащий контур, который будет относиться к футболке, которую носит пользователь или тестовый объект

Шаг 6. С помощью алгоритма глубокого обучения mxnet мы накладываем одежду и украшения на человеческое тело

Шаг 7: Процесс взаимодействия с пользователем с помощью пакетов Numpy / OpenCV для обнаружения границ и встраивания контекста

Заключение

В этой статье мы описываем метод наложения динамической текстуры из монокулярных изображений для визуализации в реальном времени предметы одежды в виртуальной зеркальной среде.Подобно тому, как мы смотрим в зеркало при примерке одежды, мы создаем такое же впечатление, но для вещей с практически фактурной текстурой. Зеркало заменено большим дисплеем, на котором отображается зеркальное изображение камеры, снятой, например, верхняя часть тела человека. Система виртуального зеркала предназначена для переодевания одежды. Наша мотивация здесь — повысить эффективность использования времени и сделать примерку одежды более доступной за счет создания виртуальной гардеробной. Система меняет цвет и текстуру рубашки, в то время как человек, носящий рубашку, может свободно перемещаться перед зеркалом и даже выполнять упругие деформации тканеподобного растяжения и изгиба или перемещаться к камере или от нее.

СПРАВОЧНИК

• Наоюки Йошино, Стивен Карунгару «Физические измерения тела с использованием Kinect для раздевалки Vitual», 2017 6thIIAI
• 1]. Амит Такур, Сурадж Виркар, профессор Джоти Гайквад, «Реализация виртуального виртуального зала испытаний с использованием OpenCV Python», Международный журнал передовых компьютерных технологий (IJACT), Vol. 7 мая. 2020.
• [2]. Ф. Исикдоган и Г. Кара, «Приложение для виртуальной примерочной с использованием Kinect в реальном времени», проект курса компьютерного зрения Cmpe537, Университет Богазичи, январь 2012 г.
• [3].Сесилия Гарсия Мартин, Эрдал Оруклу, «Удобный для человека дизайн интерфейса для приложений виртуальной примерочной на мобильных устройствах на базе Android», Журнал обработки сигналов и информации, Vol. 3/4, 2012, стр. 481-490.
• [4]. Никки Сингх, Сагар Мураде, Прем Лоун, Викас Мулаже «Виртуальная испытательная комната» Журнал Вишвакарма инженерных исследований, том 1, выпуск 4, декабрь 2017 г.
• [5]. Саураб Ботре, Сушант Чаудхари, Шамла Мантри, «Virtual Trial Room», International Journal of Computer Science Trends and Technology (IJCST), Volume 2 Issue 2, март-апрель 2014 г.
• [6] Ахмад аль-Керем, «Virtual Внедрение гардеробной с использованием изображения тела — отображение одежды », Международный журнал инженерии и информатики ISSN: 2319-7242 Том — 5 Выпуск 02 февраля 2016 г.
• [7] 1 Випин Пол, 2 Санджу Абель Дж., 3 Sudharsan S., 4 Praveen M, «VIRTUAL TRAIL ROOM», Южноазиатский журнал инженерии и технологий, том 3, № 5 (2017) 87–96
• [8] Акшай Ширсат1, Самрудди Сониминдиа2, Сушмита Патил3, Никита Котеча4, профессор Света Копарде5, «Виртуальная испытательная комната», Международный журнал исследований в области адвентных технологий, том 7, №5, май 2019 г.
• [9] Хан Ян1,2 Жуймао Чжан2 Сяобао Гуо2 Вэй Лю3 Ванмен Цзо1 Пин Луо4, «На пути к фотореалистичной виртуальной примерке путем адаптивного создания и сохранения содержимого изображения», Международная конференция IEEE по компьютерному зрению
• [10] Анагаха Рамеш, Анкит Радж Кушал, Бринда Д., Вайшнави, «3D Virtual Trial Room », Международный журнал инженерных исследований и технологий (IJERT) ISSN: 2278-0181, Special Issue — 2018

pratikdhoriyani / Virtual-Dressing-Room: Virtual-Dressing-Room — это примерочная с дополненной реальностью, где пользователь или заказчик позволит попробовать приложение arel на их теле.

Файлы

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Virtual Dressing Room — это примерочная с дополненной реальностью, в которой пользователь или покупатель может самостоятельно примерить одежду на свое тело.

Virtual Dressing Room — это примерочная с дополненной реальностью, где изображение пользователя фиксируется веб-камерой или любой другой камерой и используется в качестве входных данных. Используя методы обнаружения лица и тела, видео сканируется на наличие человеческих лиц, а затем изображения продуктов маскируются. Теперь замаскированное изображение накладывается, и пользователь может самостоятельно видеть изображения платьев и аксессуаров для лица.

Процесс настройки проекта:

Шаг 1:

Шаг 2:

Шаг 3:

Шаг 4:

Шаг 5:

Вот и все … Спасибо за вашу поддержку .. . Ура 🙂

Около

Виртуальная гардеробная — это примерочная с дополненной реальностью, где пользователь или покупатель разрешат примерить одежду на свое тело самостоятельно.

ресурсов

GitHub — akash0x53 / virtual-dressing-room: Выпускной проект

Файлы

Тип

Имя

Последнее сообщение фиксации

Время фиксации

Пример использования OpenCV + Python, изменения цвета и добавления изображений в живое видео.

Этот проект многое делает. Удаляет фоновый экран, определяет футболку практически при любом освещении, заменяет цвет футболки.

Посмотреть демонстрацию можно здесь.

Требования

1. Зеленый фон как этот
2. Используйте синюю футболку — она ​​определяет только синий цвет
3. Компьютер с камерой
4. Python (2,7)
5. Привязки OpenCV Python
6. NumPy, Gdk

Тестовый режим

В этом режиме VDR не требует камеры. Он будет использовать записанное видео для обработки.
Для использования этого режима установите переменную среды VDR_TEST = 1 .
Например,

akash @ SkyFall: ~ / repos / virtual-dressing-room $ VDR_TEST = 1 питон vdr

Адаптировать к разрешению камеры

Вы можете изменить ширину и высоту , определенную в файле vdr / config.py , в соответствии с возможностями вашей камеры.

Постараюсь скоро добавить requirements.txt.

Около

Дипломный проект

Темы

ресурсов

Лицензия