виртуальная примерка женская одежда · Tilda / Shopify / Woo октябрь 2026

Виртуальная примерочная: как устроены Looksy и конкуренты — и стоит ли это делать в RayPrism

Разобрали looksy.tech по косточкам: продукт, цены, заявленные метрики, отзывы. Сравнили с российскими и мировыми конкурентами. Вскрыли технологии (IDM-VTON, OOTDiffusion, CatVTON, FASHN), посчитали себестоимость генерации и юнит-экономику. В конце — честный вердикт и MVP-план под твою виджетную инфраструктуру.

Главный вывод: да, задача подходит RayPrism но только как API-прокси MVP, не как своя нейронка
Себестоимость 1 примерки (API)
$0.03–0.12
≈ 3–10 ₽ · FASHN / fal.ai / Kling / Segmind
Розничная цена (RU)
10–20 ₽
Megagroup · пакеты 100–2000 примерок
Заявленный эффект
+17–34%
к конверсии · −10–28% возвратов · +10–17% чек

0. Вердикт за 60 секунд

Почему это интересно RayPrism

  • Твои клиенты — магазины женской одежды: категория, где примерка даёт максимум (платья, жакеты, верхняя одежда — самые «сомнительные» онлайн).
  • У тебя уже есть виджетная инфраструктура: launcher.js (Shadow DOM, IIFE), tenant-маршруты /<slug>/widgets, public JSON, дашборд, биллинг-пакетная логика. Примерка — тот же виджет, только с генерацией картинки.
  • Рынок RU полупустой: Looksy сидит в Дубае с кастом-прайсом, Megagroup берёт 50 000 ₽ за подключение. Ниша «примерка для Tilda-магазинов за 1 день + 152-ФЗ» свободна.

Почему нельзя «просто встроить»

  • Качество нестабильно: у Looksy рейтинг 3.9 на Shopify (6 отзывов) и 2.7 в App Store, жалобы «половина вещей не работает». Это норма для генеративного VTON.
  • Маржа тонкая без контроля затрат: нужна квота (Safety Limit), ретраи за счёт клиента, хорошие фото товаров — иначе съедят GPU-счета.
  • Юристы и модерация: фото людей, согласие, 152-ФЗ/GDPR («фото не храним»), NSFW-фильтр, возраст 18+.

Что делать

  1. MVP = прокси к FASHN tryon-v1.6 / fal.ai ($0.04–0.075), свой виджет «Примерить» в карточке, 30 бесплатных, дальше пакеты.
  2. Пилот на 1–2 магазинах женской одежды (POPNSHOP-тип), замер: CTR кнопки, конверсия в корзину, возвраты.
  3. Только при подтверждении — sizing, Look Completion (комплекты → чек), свой хостинг CatVTON на RunPod.

Оценка MVP: 2–4 недели одним разработчиком на твоём стеке.

1. Looksy под микроскопом

Два лица одного бренда: looksy.tech (B2B, кастом, «за 1 день под ключ») и withlooksy.com (Shopify self-serve, публичный прайс). Плюс мобильное приложение Looksy AI Outfit Changer. Компания — LOOKSY TECH FZCO, Дубай, лицензия 79748. Контакты: WhatsApp +971 058 586 7209, Telegram @rolls_noz, partners@looksy.tech.

Как работает (4 шага, их же схема)

  • 01. Покупатель выбирает товар в магазине → жмёт «Try On» прямо в галерее товара (без редиректа, без попапа — их фишка «native try-on in product gallery»).
  • 02. Загружает своё фото (1 фото, фронт, полный рост, ровный свет; есть гайд перед загрузкой).
  • 03. За ~20 сек получает фото «я в этой вещи» + авторазмер («Size Recommendations»: разбор размерной сетки + фото → совет размера).
  • 04. «Look Completion»: докидывают сочетающиеся вещи капсулы → «добавить комплект в корзину» (отсюда +17% к чеку). Плюс «Photo animation» в тарифе Pro.
Платформы: Shopify, WooCommerce, Magento, любой кастом через API. Одежда, очки, украшения, сумки, аксессуары. Отдельные лендинги под jewelry и bags (украшения: кольцо на руку / серьги на уши — своя логика плейсмента).

Тарифы: две витрины цен

ВитринаТарифОбъёмЦенаФишки
looksy.tech (B2B)Start1 000/месquote за 1 часбрендинг виджета, аналитика
looksy.tech (B2B)Growth2 500/месquote за 1 час+ size recommendations, WhatsApp
looksy.tech (B2B)Pro4 000/месquote за 1 час+ Look Completion, анимация фото, приоритет
withlooksy (Shopify)Free25–unlimited*$0с брендингом Looksy; *на сайте два противоречащих заявления
withlooksy (Shopify)Starter100 + $0.14$14.99/месбез брендинга, лимит трат (Safety Limit)
withlooksy (Shopify)Growth ★300 + $0.12$29/мес+ size help, bundles, email-capture
withlooksy (Shopify)Scale600 + $0.10$79/мессамая низкая цена доп. кредита

1 try-on = 1 AI-генерация по фото клиента. Пакет можно докупать; апгрейд в любой момент; демо 20 минут на твоём магазине бесплатно.

Заявленные метрики и доверие

  • +17% средний чек, до +21% конверсия в продажу, −10% размерных возвратов (looksy.tech). На Shopify-витрине — те же порядки.
  • Кейсы: Glenfield (кнопка примерки прямо на фото товара), Pop'n'Shop (женская одежда РФ, рекомендации комплектов), Cosy Sunday, Roses Lace, Humanist. «Trusted by 10+ fashion brands».
  • Обратная сторона: Shopify 3.9 ★ (6 отзывов) — хвалят «cleanest integration», ругают самопроизвольные отключения и неоплату; App Store 2.7 ★ — «about half don't even work»; кредиты от $0.99 за 10 до $99.99 за 2000, подписки $3.99/нед, $9.99/мес, $89.99/год.
Вывод по Looksy: сильный онбординг (1 день, zero-dev, демо 20 мин) и правильная встройка в галерею. Слабость — непрозрачный B2B-прайс («quote за час» = фильтр мелких) и нестабильное качество генерации, типичное для всего класса. Для RayPrism это окно: прозрачные пакеты в рублях + Tilda + 152-ФЗ.

1½. Живой кейс: Glenfield — анатомия интеграции (разобрано 13.10.2026)

Страница блузы D71CA374F-01W на glenfield.ru (Битрикс). В статическом HTML — ни слова про примерку: виджет монтируется динамически отдельным скриптом. Это и есть их «native try-on in product gallery».

Что стоит на сайте (факты из кода)

<script src="https://loosy-widget.online/min-script.js"
  data-shop-token="ru_04a8a7de-89b1-4579-8c5b-a82ccdcaf49f"
  data-widget-url="https://loosy-widget.online/"
  data-ym-counter="47477122" async></script>
  • SDK 79 КБ (min-script.js, шапка /* Looksy SDK | environment=production-ru */). Одна строка вставки — остальное делает скрипт. Сетап «1 день без разработчиков» — правда.
  • Кнопка ждёт галерею товара: scheduleCreateButton + fallbackProductSelectors + singleActiveProductMode — скрипт выслеживает карточку (включая SPA-переходы и смену варианта товара с задержкой 140 мс) и подшивает кнопку к фото. Фото товара забирает сам — магазину ничего готовить не надо.
  • Кнопка = чёрная пилюля с белыми «блёстками»: primary_button_color #0a0a0b, иконка try_on_v2.svg — две sparkles-звёздочки (метафора «магии», не «вешалки»).
  • Виджет = iframe на https://loosy-widget.online/widget, общение postMessage: WIDGET_READY / EXPAND_WIDGET / MINIMIZE_WIDGET / CLOSE_WIDGET / TRACK_EVENT. Локали ru/en/ro (есть и румынская — метка экспансии).
  • Сквозная аналитика: свой visitor_id (UUID + proof в localStorage, событие looksy_widget_click / looksy_button_click) плюс проброс целей в Яндекс.Метрику магазина (data-ym-counter + ym reachGoal). Магазин видит примерки в своей Метрике — сильный аргумент продажи.
  • Нормализация ё→е и toLocaleLowerCase ru-RU — мелочь, говорящая о RU-фокусе команды.

Кейс глазами Looksy (looksy.tech/cases/glenfield)

  • Клиент: бренд одежды и трикотажа, 150+ офлайн-магазинов + интернет-магазин. Задача — перенести эмоцию офлайн-примерки в онлайн («нравиться себе»), вовлечение и возвраты на сайт.
  • Сделано: виджет в карточке товара, доступен всем, работает 3+ месяца (значит, не сняли после теста — платят).
  • Цитата представителя: продажа fashion — это эмоции покупки и примерки, и их надо дать онлайн.
  • Важно: Glenfield торгует базой и деловым гардеробом (рубашки, трикотаж, жакеты) — тем, что «скучно», но возвращают чаще всего. Примерка здесь — не аттракцион, а снятие сомнения.
Флаг для нас: домен виджета — loosy-widget.online (без «k», «loosy» вместо «looksy»). То ли опечатка при покупке домена, то ли защита от блокировок. Вывод для RayPrism: виджет должен жить на своём аккуратном домене (типа widgets.rayprism.ru) — доверие и антивирусы это любят, а «похожий, но не тот» домен — нет.
Что копируем 1-в-1: одна строка вставки + токен магазина; кнопка, сама находящая галерею; iframe-виджет; проброс событий в Метрику клиента (у тебя это уже умеет launcher.js — добавить reachGoal на открытие/генерацию/клик «в корзину»); иконка-«магия», а не «вешалка».

1¾. Полный реверс-инжиниринг: виджет → API → генерация

Разобрано 13.10.2026 статическим анализом бандлов + лёгкими read-only пробами API (без токена магазина, без генераций). Файлы: min-script.js 79 КБ (SDK), /widget/assets/*.js 572 КБ (Vite+React SPA), *.css 55 КБ.

Инфраструктура (отпечатки)

  • Бэкенд — Python FastAPI: 422-валидация в формате Pydantic ({"detail":[{type,loc,msg}]}), единый конверт ошибок {"error":{code,message,retryable,details}}.
  • Хостинг — REG.RU cloud VPS, Москва (95.163.230.10, fresh Let's Encrypt от 08.10.2026, nginx 1.28 Ubuntu). Компания в Дубае, железо в РФ — латентность + история про 152-ФЗ сходятся.
  • API на том же домене, относительный base /api: loosy-widget.online/widget = SPA, /api/* = бэкенд. Один домен = нет CORS-боли, один TLS.
  • Модель — чужая: их же согласие гласит «включая обработку поставщиками ИИ-сервисов, используемых Looksy». То есть прокси к FASHN/fal-подобным, своей обучалки нет. Наш вывод из §3 подтверждён их же текстом.

Карта API (всё same-origin)

МетодНазначение
POST /api/tokenбутстрап сессии: user_agent, screen_resolution, language, timezone + заголовки x-shop-token / Bearer / x-visitor-id / x-page-view-id / x-offer-id. Авто-рефреш токена при 401
POST /api/product-scope/prewarmпрогрев: при открытии карточки шлёт garment_url + title + description — греют GPU/кэш под вещь до загрузки фото. Стоит денег даже без примерки!
POST /api/product-preparations/selectedподготовка выбранного варианта (таймаут 10 с, LRU-кэш на 100)
POST /api/fittingзапуск: multipart — файл photo или user_photo_url, cloth_photo_url, данные товара (title/price/category/ids/url), consent+версия, tryon_mode (дефолт “clothing”), аналитика; заголовки Idempotency-Key=attemptId, x-offer-id; 1 авто-повтор при network_error
GET /api/fitting/{id}поллинг 2–5 с, таймаут ~500 с → статусы pending → processing → succeeded (generated_photo_url) / failed / cancelled
POST /api/feedbackоценка генерации {generation_id, rating, comment} — собирают RM-датасет
GET /api/recommendation-outfit-options«собери образ» (Look Completion)
POST /api/animate → GET /api/animate/{id}фото → видео (тариф Pro): поллинг 3 с, таймаут 180 с → video_url
GET/PUT /api/user/media-settings, DELETE /api/user/mediaсогласия (retention_days, consent_version), «удалить мои фото» + waitForMediaDeletion (бэкофф 1→10 с). GDPR/152-ФЗ не на словах, а эндпоинтами

Воронка в виджете (экраны)

  • Consent: «Нажимая „Продолжить", вы соглашаетесь с … и разрешаете обработку фото» (версия согласия хранится — photoProcessingConsentVersion).
  • Гайд по фото с good/bad-примерами (greatExample/badExample.webp): «Фото в полный рост · Облегающая одежда · Хорошее освещение» + модалка «Как сделать фото». accept="image/*" — с камеры тоже можно.
  • Upload → processing: прогресс, поллинг результата.
  • Result: скачать/поделиться, оценка (feedback), «примерить другое», ретрай через parent_generation_id (цепочка попыток видна бэкенду — удобно считать ретраи!), добор образа, анимация в видео.
  • Потолки: «Лимит примерок исчерпан» (plan_tryon_limit_reached) и «Примерки временно недоступны» — квоты на уровне UX, не молчаливые 500-е.

Что это меняет в экономике (§4)

  • Prewarm стоит денег: прогрев под каждую открытую карточку = GPU-вызовы без гарантии примерки. Значит, их маржа уже учитывает «холостые» — а пакеты надо считать не на генерацию, а на визит карточки. При клонировании — prewarm только после намерения (клик), иначе съест маржу.
  • Ретраи легальны и посчитаны: parent_generation_id + Idempotency-Key — эталон: повтор бесплатно только по той же попытке/сети, осознанный «ещё раз» = новая генерация = новый расход квоты.
  • Видео-анимация — отдельный дорогой чек: 180-секундный пайплайн, только в Pro. Правильно: самая тяжёлая фича в самом дорогом тарифе.
  • Удаление фото — продуктовая фича, не тикет в поддержку: DELETE + статус + очистка localStorage + сброс visitor. Копировать.

Конфиг витрины: GET /api/widget/config (origin-locked, 30 КБ)

  • Кнопка: «Примерить онлайн», #323232, 14px/37px/r7. Платформа — конструктор: цвета, тексты, иконка, отступы — всё из конфига, без релиза.
  • Фиче-флаги Glenfield: sizing ✓, complete look + outfits v2 ✓, recommendations ✓, add_to_cart ✓; animation ✗ (Pro не куплен); use_ru_sizes ✗.
  • daily_limit = 10 примерок/день/юзер («Дневной лимит исчерпан. Возвращайтесь завтра!») + face_privacy_enabled + adapter = "glenfield" (адаптеры под магазины!).
  • Фото: JPG/PNG/HEIC до 25 МБ, удаление через 72 часа (в двух текстах), модерация фото и товара отдельными ошибками.
  • Результат: кнопки «Купить» (возврат в покупку!), «Примерить ещё раз», публичная share-ссылка (вирусный луп) + скачивание + оценка.
  • Честный тайминг из их же текстов: «обычно от 30 секунд до 1 минуты» — не 20, а 30–60 с. Процессинг скрашен fashion-фактами («Первый показ — Англия, 1845…»).
  • Бонус: ai_chatbot enabled → ai-seller.looksy.tech — у них есть второй продукт, ИИ-продавец, на том же токене. Токен из конфига: Bearer, 1800 с.

Живые замеры из HAR (3 примерки, 13.10.2026, desktop)

МетрикаЗначение
Wall-time генерации (POST → succeeded)≈ 24.4 с (09:08:14.6 → 09:08:39.0), поллинг ~6.5 с
Сайзинг (anthropometry person-size-v5)готов уже ко 2-му полу (~6 с): S, conf 76–82, adult_female, torso slim… — анализ тела быстрый, тормозит диффузия
Результатwebp ~240–310 КБ, скачивание ~450 мс; presigned-URL S3 с жизнью 1 час; бакет looksy-core-ru-production
Фото юзераоригинал 2.7 МБ лежит в /users/{visitor_id}/… и переиспользуется (user_photo_url) — повторная примерка без перезалива
POST /fittingвсего 3.6 КБ: URL вместо файлов + price «2990 RUR», external_id=500930, tryon_mode=clothing, parent_generation_id (цепочка ретраев), outfit_composition=true
Добор образаболтлив: ~10 × recommendation-outfit-options по 26 КБ (1–3 с каждый) + ~20 превьюшек 4–20 КБ — сотни КБ на визит, кэшировать!
Аналитикабатчи POST /api/analytics/events 202: looksy_button_click → looksy_modal_open … (воронка кнопки видна поштучно)
Чего снаружи не видно: имя модели-поставщика, тип GPU, реальное p50/p95 времени генерации, % ретраев, конверсия кнопки. Замерен один живой прогон — 24.4 с (таблица выше).

2. Рынок и конкуренты: с кем драться

Две разные категории, их нельзя мерить одной линейкой: витринные примерочные (клиент меряет на себе → метрика = конверсия/возвраты) и бренд-генераторы (магазин делает фото на модели из плоской выкладки → метрика = цена годного фото).

2А. Россия — прямые конкуренты витринной примерки

ИгрокЧто даётЦена (публичная)Заявленный эффектКомментарий
Megagroup.shopAI-виджет в карточку, 3 шага, мобайл, «фото не храним»10–20 ₽/шт (100 за 2 000 ₽ … 2 000 за 20 000 ₽); подключение 50 000 ₽ + 100 шт+34% конверсия, −28% возвраты, +10% чекГлавный RU-ориентир по цене. Порог входа высокий (50к) — твоё окно «дешевле и без внедрения».
Dressie.ai (ISS.digital)TG-бот + виджет; мерка по фото/скриншоту с маркетплейса; AI-стилист; «модель под заказ»Первые 30 — бесплатно; дальше — «обсудить»−30–40% возвратов (в блоге)Умный ход: бот как бесплатный лид-магнит для виджета. Можно скопировать механику.
LamodaСвоя примерка в приложении: ~400 тыс. SKU (85% взрослого ассортимента), <10 сек/рендер, ~1 млн юзеров в апр-2026; начинали с Wannaby AR-кроссовок в 2019— (своя разработка)масштаб = доказательство, что механика уже не тестМаркетплейсам — своё; твоя цель — малые/средние бренды, которым Lamoda недоступна.
ЦУМ (офлайн-киоск)15 тыс. товаров в киоске, нейродобор образа—связка каталога с визитомНиша «физический ритейл» — не твоя, но механика Look Completion та же.
HeyBeauty / WaveSpeed / VirtonАватар/парсинг тела, фото → 3D, кредиты «несколько центов»freemium—Дешёвый лонг-хвост; качество ниже, но давят ценой.

2Б. Мир — enterprise и API-стройматериалы

ИгрокКатегорияЦенаКогда брать
FASHN.ai ★ стройматериал №1бренд-генератор + API VTONот $9/мес; API от $7.50, ~$0.075/фото; v1.6 = 1 кредит, 5–17 сек; Max до 4K, 10–55 секMVP RayPrism: REST, вебхуки, дашборд, коммерческая лицензия, обувь/сумки/украшения в Max
Perfect Corp / YouCam, WANNA (Farfetch), WEARFITS, Vyking, Banuba, DeepARAR + модульные API (макияж, обувь, часы)custom / от ~$25/мес (DeepAR, MAU) / ~€29 (Aryel)Когда нужны AR-тапки/часы в реальном времени, а не фото-примерка одежды
3DLOOK, Bold Metricsсайзинг по 2 фото / опросуcustom SaaSВторой шаг после примерки: «правильный размер» режет возвраты сильнее картинки
Veesual, Revery.ai, Botika ($33+), Modelia ($35+), Claid, Photoroom, Nightjar (~$0.10)model-swap / замена фона / съёмка без съёмкисм. таблицуДопродажа магазину: «превратить плоские фото в фото на модели» — отдельный чек
tryon-api.com (агрегатор)один счёт на всех провайдеровpay-as-you-go (preview)Если не хочешь вендор-лок на FASHN: фолбэки между провайдерами

2В. Что добавил обзор vc.ru (22.07, 5 сервисов) + Cozon

ИгрокЧто этоВывод для нас
Zeekit (Walmart)Израильский VTON, куплен Walmart 2021: фото + «выбери похожую модель» (Choose My Model / Be Your Own Model)Не коробка, не конкурент — но идея «примерь без своего фото, на похожей модели» решает страх загрузки фото. Кандидат в фазу 3
Style.me3D-аватар по параметрам тела, карта посадки, 360°Другой класс (посадка, не фото). Требует 3D-оцифровки каталога — не наш путь в MVP
SpreeAIEnterprise-комбайн: примерка + тело + сайзинг + стилист, без публичного прайсаОриентир «куда расти», не соперник за малые бренды
Cozon.ru ★B2C-примерочная, ИП Харин: Прикинуть 5 ₽ / Примерить 30 ₽, пакеты 150/5, 300/10, 600/20, 1500/50 (ровно 30 ₽/шт), 30 ₽ бесплатно + 100 ₽ за регистрацию, вход через Google/Яндекс/VKДоказательство цены: розница готова платить 30 ₽/шт — наш B2B-коридор 10–20 ₽ обоснован. Механики в копилку: AI-генератор модели (примерка без своего фото, 15 ₽), импорт товаров с Ozon, фотосессия-апсейл 50 ₽, замена фона 15 ₽, вердикт AI-стилиста
Что ты мог упускать (итог нового ресёрча): (1) класс AR-обуви/аксессуаров через камеру (WANNA) — для cantik-сумок/украшений позже; (2) сценарий «без своего фото» (Zeekit-модель / Cozon-генератор) — снимает главный барьер; (3) апсейлы поверх примерки (фотосессия, фон, стилист) — вторая выручка с того же трафика; (4) Ozon-импорт товаров — онбординг магазина за минуты; (5) ставка 30 ₽/шт уже валидирована рынком напрямую.

Независимый замер (removeclothing.com, 14 инструментов): FASHN.ai — 8.7/10 overall, 9.1 fidelity, 9.4 цена/годное фото. Ближайшие: Botika 8.2, Nightjar 8.1. Это подтверждает выбор FASHN как базы MVP.

3. Технологии: что внутри «нейронки»

Эволюция: от GAN → к диффузии → к «конкатенации достаточно»

  • IDM-VTON (2024, arXiv 2403.05139): SDXL-Inpainting + IP-Adapter (фичи вещи) + поза. Реалистично «in the wild», но тяжело: ~6.2B параметров всего, ~2.9B обучаемых, поза+текст+маска на входе.
  • OOTDiffusion (AAAI-25): два UNet (outfitting + denoising), выравнивание вещи с телом в self-attention без варпинга; контроль силы вещи через outfitting-dropout. Хорошо держит принты/текст на ткани. 1024×768.
  • CatVTON (ICLR-2025) ★: «Concatenation Is All You Need» — просто клеит фото человека и вещи по пространству на вход диффузии. Убраны поза, парсинг, капшены, ReferenceNet, текстовые модули. Итого 899M параметров (обучаемых ~49M), −49% памяти, вход = 2 картинки. Лидер по FID на VITON-HD при минимальной цене инференса.
  • Новое: ITVTON (DiT/FLUX-трансформер + текст), Leffa, StableVTON — та же идея «меньше препроцессинга». Параллельно «пограничники» Kling / Qwen / Nano Banana Pro делают VTON обычным промптом — гибко, но менее точно по ткани.

Что это значит для продукта

  • Looksy и клоны почти наверняка сидят на IDM/OOTD/CatVTON-семействе или FASHN-обёртке, а не на «своей модели с нуля» — так дешевле и быстрее.
  • Главный секрет качества — не модель, а обвязка: категория (tops/bottoms/one-pieces — у FASHN v1.5 платья надо слать как one-pieces, иначе баг), препроцессинг (min_side + Lanczos-апскейл мелких фото), хорошие фото товаров (чёткие, вещь видна целиком, без искажений).
  • Холодные старты serverless (RunPod) выглядят как баги — нужен тёплый пул / очередь с ретраями.

Схема: как собрать примерку на твоём стеке

Архитектура: виджет → бэкенд → GPU API → CDN Карточка товаракнопка «Примерить»в галерее (как Glenfield)твой launcher.js · Shadow DOM Загрузка фотогайд: фронт, рост,свет · согласие · 18+NSFW-фильтр · ресайз RayPrism backendочередь · квоты ·Safety Limit · ретраиtenant /widgets · public JSONаналитика: CTR → корзина GPU API (прокси)FASHN v1.6 → Max5–55 сек · webhook$0.04–0.075 / фотофолбэк: fal / Kling Результат«я в этой вещи» +размер + комплект(Look Completion)сохранить/поделитьсяв браузере юзера;на сервере не хранимДашборд магазина:примерки · конверсия ·топ-товары · бюджет152-ФЗ / GDPR
Требования к фото (иначе «половина не работает»):
  • Человек: чёткий фронт, видно верх/весь рост, хорошее освещение, минимум перекрытий.
  • Товар: вещь целиком, без сильных ракурсов и плохой цветопередачи; для платьев — категория one-pieces.
  • Форматы JPG/PNG/WebP; вход FASHN обрабатывается на 864×1296; вывод до 4K в Max.

Код: вызов генерации (паттерн FASHN, тот же принцип у fal.ai)

cURL/JS/Python примеры — в официальной доке FASHN (docs.fashn.ai). Для fal.ai — тот же POST с person_image_url + clothing_image_url, $0.04/фото.

4. Деньги: себестоимость, цены, сколько можно заработать

Себестоимость 1 генерации (окт-2026, публичные прайсы)

ПровайдерЦенаСкорость
fal.ai virtual-try-on$0.04секунды
FASHN v1.6 (on-demand)~$0.0755–17 сек
Segmind IDM-VTON~$0.11 (10.78с × $0.0108)~11 сек
Kling Image$0.028 (1–2K), $0.056 (4K)секунды
api.market IDM-VTON$0.07/вызов—
Свой CatVTON на RunPod (L4/A10G)$0.02–0.06*+ холодные старты

*оценка: аренда + простои тёплого пула; точно считается только на твоём трафике.

Розница и маржа

  • RU-розница 10–20 ₽ при себестоимости 3–10 ₽ → маржа 2–4× до поддержки. Пакет «400 за 6 400 ₽» (16 ₽/шт) при себестоимости 5 ₽ = ~3 800 ₽ валовой маржи с пакета.
  • Shopify-розница $0.10–0.14 при себестоимости $0.04–0.075 → маржа тоньше, но объём выше; спасает подписка ($15–79/мес) как фикс.
  • Сетап-фи 50 000 ₽ у Megagroup — это не жадность, а фильтр: интеграция, обучение фото, поддержка. Ты можешь брать меньше за счёт готового виджета, но ноль брать нельзя — поддержка съест.

Сколько зарабатывают они (оценка снизу)

Looksy B2B: «10+ брендов», пакеты 1 000–4 000/мес. Если средний чек даже $200/мес → $2 000–4 000 MRR. Потолок при 10 клиентах на Pro — десятки тысяч. Это пока не фабрика денег, а стадия product-market fit.

Looksy Shopify: при 100 магазинах на Growth ($29) = $2 900 MRR + оверэдж по $0.12. Масштаб — числом мелких, не чеком.

Megagroup-модель: 20 клиентов × пакет «1000 за 12 000 ₽» = 240 000 ₽/мес + сетапы 50 000 ₽. Понятная RU-математика для твоего пилота.

Твой ориентир: 5 пилотных магазинов женской одежды × 500 примерок × 15 ₽ = 37 500 ₽/мес оборота при себестоимости ~12 500 ₽. Не миллионы — но retention-магнит: магазин, у которого примерка в карточке, не уйдёт с платформы.

ROI для магазина (их аргумент, и он честный): возврат в fashion — 20–40% заказов; каждая предотвращённая отправка туда-обратно — это логистика + проверка + уценка. Поэтому даже +5 п.п. к конверсии при чеке 5 000 ₽ окупает пакет за дни. Но цифры «+34% / −28%» — это лучшие кейсы, не гарантия; в договоре так и писать.

5. Fit для RayPrism: почему твоя платформа — почти готовый Looksy

Что уже есть (переиспользуем)

  • launcher.js: IIFE, Shadow DOM, без зависимостей, gzip ~5 КБ — идеальный носитель кнопки «Примерить».
  • Tenant-маршруты /<slug>/widgets, publish/disable/clone, public JSON без cookie — та же модель для vton-виджета.
  • Дашборд + аналитика (SEO-модуль показал, что умеешь score/diff/store) → «Budget & Analytics» как у Looksy.
  • Опыт 152-ФЗ («фото не храним»), consent-тексты, fallback-расписания — прямо их же требования.

Что докрутить (минимум)

  • Кнопка в галерее товара (Tilda T123 / Shopify embed / Woo-плагин) + модалка: фото → гайд → прогресс 20 сек → результат + «добавить комплект».
  • Прокси-воркер: очередь, poll/webhook FASHN, ретраи (1 повтор), NSFW-гейт, удаление исходников после генерации.
  • Биллинг: пакеты 100/200/400/1000 + Safety Limit (стоп по лимиту, как у Looksy) + «первые 30 бесплатно».
  • Согласие + 18+ + «результат хранится в браузере покупателя», GDPR/152-ФЗ тексты.

Риски — и как их закрыть

  • «Половина не работает» → честный UX: гайд по фото, кнопка «попробовать другое фото», ретрай бесплатно только при технической ошибке, категория one-pieces для платьев.
  • Взрыв затрат → Safety Limit + дневные лимиты + jpeg для витрины (дешевле/быстрее), PNG только для скачивания.
  • Ожидания «как в зеркале» → позиционирование «предпросмотр образа», не «точный размер»; размер — отдельным шагом (сайзинг по сетке).
  • Модерация → фильтр откровенных фото, отклонение детских фото без согласия, логи без лиц.

Позиционирование против Looksy и Megagroup

Looksy B2BMegagroupRayPrism VTON (предложение)
Входquote за час, фильтр мелких50 000 ₽ сетап0 ₽ сетап на пилоте; пакеты от ~2 000 ₽; 30 бесплатно
Стекзакрытыйзакрытыйпрозрачно: FASHN/fal + свой виджет, 152-ФЗ
Tilda«любой кастом через API» (по факту — руки)«под ключ»родной T123-блок + вставка за 15 минут
Фишкиsize recs, Look Completion, анимациябазафаза 1: примерка; фаза 2: комплекты (чек) + сайзинг
Контроль тратdashboard + топ-аппакетыпакеты + Safety Limit + топ-товары

6. MVP-план: 3 фазы, 2–4 недели до пилота

Фаза 1 — Прокси-виджет (нед. 1–2)

  • Кнопка «Примерить на себе» в карточке (Tilda + 1 пилотный Shopify/Woo).
  • Модалка: согласие → загрузка → прогресс → результат; сохранить/поделиться; «примерить другое».
  • Бэкенд: очередь + FASHN v1.6 (jpeg), 1 ретрай, удаление исходников, Safety Limit.
  • Дашборд: примерки/день, CTR, топ-товары, остаток пакета.
  • Пакет пилота: 30 бесплатно → 100 за ~2 000 ₽.

Фаза 2 — Деньги (нед. 3–4)

  • Look Completion: «собери образ» → +1–2 товара в корзину (отсюда рост чека).
  • Size recs v0: размерная сетка + вопрос про обычный размер → совет (без обещаний точности).
  • TG-бот «примерь скриншот» как у Dressie — лид-магнит для магазинов.
  • Замер пилота: конверсия в корзину у примерявших vs нет; возвраты; NPS.
  • Решение: масштабировать / менять провайдера / закрывать.

Фаза 3 — Своя маржа (по факту трафика)

  • Фолбэк-провайдер (fal $0.04) + роутинг по категории/качеству.
  • Свой CatVTON/OOTD на RunPod для хитов каталога (кэш «вещь × поза» режет повторные генерации).
  • Try-On Max для премиум-товаров (сумки, обувь, украшения) — отдельный чек.
  • Фото-на-модели из плоских выкладок для карточек — вторая услуга магазину.
Критерий успеха пилота: ≥5% посетителей карточки жмут «Примерить», из них ≥15% идут в корзину; себестоимость держать ≤30% выручки пакета. Если CTR ниже — проблема в точке входа (кнопка не в галерее), а не в модели.

Твоё решение — выбери и нажми «Отправить» (прилетит мне как prompt)

ПУТЬ
СЕГМЕНТ ПИЛОТА
БИЛЛИНГ
или просто выдели текст и прокомментируй — тоже прилетит.

8. Движки: сравнение цен и качества (ресёрч 13.10.2026)

Цены — за 1 генерацию и за 100 (без ретраев; в жизни ×1.3). Качество — по бенчмарку Genlook 09/2026 (13 API, garment fidelity; у Genlook свой интерес — они там первые, цифры цен при этом проверяемы).

Движок1 шт100 штСкоростьВерность вещиКоммерция
stub (наш)$0$05 снет (эхо фото)да (тесты)
Pruna P-Image-Try-On$0.015$1.50—— (проверить)да
Genlook$0.02$2.009.8 сexcellent (их замер)да
Replicate IDM-VTON$0.024–0.034$2.40–3.40~17 сотличнаяНЕТ (CC BY-NC-SA)
Magic Hour~$0.025~$2.50——да
Alibaba OutfitAnyone$0.03–0.07$3–7—хорошаяда (только регион Пекин)
fal.ai (fashn v1.5)$0.04–0.05$4–5секундыочень хорошаяда
Vertex AI Try-On$0.048–0.06$4.80–611.9 сexcellent (только одежда)да (+Google Cloud)
FASHN v1.6 ★$0.049–0.075$4.90–7.505–17 ссредняя+ (артефакты драпировки)да
FLUX.2 Pro (ч/з агрегаторы)$0.015–0.045$1.50–4.50~19 сmixed (зеркалит текст!)да
Segmind IDM-VTON~$0.116~$11.60~11 сотличнаяуточнять
FASHN Try-On Max$0.15$15.0010–55 сочень хорошая (4K, обувь/сумки)да
Свой CatVTON/Leffa (RunPod serverless L4)~$0.005~$0.5015–25 с + холодные стартыотличнаяLeffa — да; CatVTON — research-only

Универсальные генераторы (не VTON-спецы)

  • Grok Imagine API: $0.02–0.05/фото, правки до 5 референсов, free tier нет. Сильная система, но общая: для примерки — зеркальные принты и «свои» детали (бенчмарк это ловил у всего класса). Годится для фонов/стилиста, не для ядра.
  • OpenRouter Images (один ключ): Nano Banana $0.02, Seedream $0.04–0.05, Qwen-Image-Edit $0.03–0.037, GPT-Image от $0.008, FLUX от $0.012. Есть input_references — VTON «через правку» собирается за вечер, но верность вещи ниже спецов.
  • Kie.ai: агрегатор дешевле официалов (−40–80%: Nano Banana $0.04 против $0.08, GPT-Image-2 $0.03–0.08), free trial в песочнице. Кандидат на роль фолбэка.
  • Подписки ($10–30/мес: Midjourney, ChatGPT Plus, SuperGrok): для продукта не годятся — нет масштабируемого API, ToS запрещает перепродажу генераций.

Ближе к бесплатному (честно)

  • Qwen-Image-Edit (Apache 2.0!): можно коммерчески и у себя. 20B, нужен ~24 ГБ VRAM (L4/3090/4090). Путь к «почти $0».
  • Leffa: коммерция разрешена (редкое исключение) — второй кандидат на свой хостинг.
  • Ловушка: IDM-VTON / OOTDiffusion / CatVTON — research-only лицензии. Self-host дёшево ($0.003–0.005/шт на RunPod serverless, Vast.ai спот ещё дешевле), но в проде — нарушение лицензии.
  • Математика своего: RunPod serverless L4 $0.00019/с → 20 с ≈ $0.004. 100 шт ≈ $0.50 + холодные старты. Тёплый воркер 24/7 (~$350–500/мес) выгоден только от ~50 тыс./мес.
  • Бесплатные GPU: Kaggle (30 ч P100/нед), Colab (рандом, ToS против прод-сервисов), HF Spaces (CPU бесплатно, GPU — платно). Только для тестов, не для витрины.
Вердикт: пилот — FASHN v1.6 ($7.50/100, доки/лицензия/скорость). Параллельно прогнать 50–100 шт через fal ($4–5) и Genlook ($2) и сравнить вслепую на вещах Cantik. При объёме — свой Qwen-Image-Edit/Leffa на RunPod serverless (~$0.50/100). Grok/OpenRouter — только фоны и стилист, не ядро. Подписки — мимо.

7. Источники и как проверялось

  • looksy.tech (главная, /pricing, /jewelry, /bags), withlooksy.com (главная, /pricing), apps.shopify.com/looksy/reviews, App Store «Looksy - AI Outfit Changer» — вытащены поиском 13.10.2026 (прямой fetch looksy.tech/ru отдавал transport error, данные взяты из индексированных копий и смежных страниц).
  • RU: megagroup.shop/primerochnaya (прайс 10–20 ₽, сетап 50 000 ₽), dressie.ai + блог, secrets.tbank.ru (кейс Glenfield/Humanist/POPNSHOP), sostav.ru (5 кейсов: Lamoda 400 тыс. SKU / 1 млн юзеров, Glenfield на looksy.tech, ЦУМ 15 тыс. товаров), heybeauty, wavespeed.ai.
  • Технологии: CatVTON (arXiv 2407.15886, ICLR-2025), IDM-VTON (arXiv 2403.05139, HuggingFace ModelsLab), OOTDiffusion (arXiv 2403.01779, AAAI-25), ITVTON (arXiv 2501.16757); доки FASHN (docs.fashn.ai, fashn.ai/pricing, блог 31.01.2025), fal.ai (virtual-try-on $0.04, cat-vton, fashn v1.5, kling $0.028), Segmind IDM-VTON ($0.0108/gpu-сек), tryon-api.com, ionio.ai (сравнение CatVTON/Kling/FASHN/Qwen), removeclothing.com (сравнение 14 инструментов: FASHN 8.7).
  • RayPrism-контекст: WORKLOG-rayprism.md + структура репо (виджеты, tenant-маршруты, launcher.js) — прочитаны локально.
  • Glenfield live-разбор 13.10.2026: карточка блузы D71CA374F-01W (glenfield.ru, Битрикс) — статический HTML без следов примерки; скрипт loosy-widget.online/min-script.js (79 КБ, Looksy SDK production-ru, data-shop-token ru_04a8a7de-…, data-ym-counter 47477122) разобран локально: scheduleCreateButton/fallbackProductSelectors, iframe /widget + postMessage, Метрика-бридж, иконка try_on_v2.svg (sparkles); кейс looksy.tech/cases/glenfield (150+ офлайн-магазинов, 3+ месяца в проде).
  • Реверс API 13.10.2026 (read-only, без токена магазина и без генераций): Vite-бандл /widget (572 КБ) разобран локально — карта /api-эндпоинтов, FastAPI-отпечаток (Pydantic-422 на POST /api/token), хостинг REG.RU VPS Москва, поллинг fitting 2–5 с / таймаут ~500 с, prewarm-прегрев, Idempotency-Key + parent_generation_id, тексты согласий (включая «поставщики ИИ-сервисов») — всё в §1¾.
  • Добор 13.10.2026: vc.ru/ai/3041087 (обзор 5 сервисов: Looksy, Zeekit, WANNA, Style.me, SpreeAI) — в §2В; cozon.ru (B2C-прайс 5/30 ₽, пакеты по 30 ₽/шт, AI-модель 15 ₽, фон 15 ₽, фотосессия 50 ₽, Ozon-импорт, вход Google/Яндекс/VK, ИП Харин) — в §2В; ключи: docs.fashn.ai (app.fashn.ai → Billing → /api → Create key, формат fa-…, v1.6 = 1 кредит, режимы 5/8/12–17 с) и fal.ai/docs (dashboard/keys → Create Key, scope API, FAL_KEY).
  • Движки 13.10.2026 (§8): бенчмарк Genlook 09/2026 (13 API), прайсы Replicate/Segmind/RunPod/Vast.ai, xAI Imagine ($0.02–0.05), OpenRouter Images, Kie.ai (−40–80% от официалов), Qwen-Image-Edit (Apache 2.0), лицензии research-only у IDM/OOTD/CatVTON.

Честная оговорка: B2B-цены Looksy закрыты («quote за час»), точные их затраты и выручка непубличны — даны оценки снизу по открытым пакетам. Заявленные ±% конверсии/возвратов — маркетинговые кейсы вендоров, не независимые RCT; в пилоте мерить самим.