ИИ-примерка в Яндекс Маркете: как нейросеть подбирает образы и меняет онлайн-шопинг в России

Российский рынок электронной коммерции делает очередной технологический рывок — теперь примерить одежду можно не выходя из дома, причем с помощью искусственного интеллекта. Яндекс Маркет запустил для пользователей премиального сервиса Ultima новую функцию виртуальной примерки на основе нейросетей. Достаточно загрузить фотографию в полный рост, и ИИ не только «наденет» выбранную вещь, но и предложит, с чем ее сочетать. Функция уже доступна в девяти городах, включая Москву и Санкт-Петербург. Этот шаг является частью общероссийского тренда: Lamoda развивает свою экосистему ИИ-стилистов, а Wildberries открыла виртуальную примерку для всех пользователей еще в 2025 году. В этой статье мы подробно разберем, как работает новая технология, какие преимущества она дает покупателям и продавцам, и как гонка ИИ-инструментов в e-commerce изменит правила игры в 2026 году.

Как работает ИИ-примерка в Яндекс Маркете? Пошаговый разбор

Новая функция интегрирована прямо в карточку товара сервиса Ultima Яндекс Маркета и представляет собой сложный технологический процесс.

1. Инициация: Пользователь нажимает кнопку «Примерить» в карточке понравившейся вещи (платья, брюк, куртки и т.д.).
2. Загрузка фото: Система запрашивает фотографию человека в полный рост. Важно, чтобы поза была естественной, а освещение — хорошим.
3. Анализ изображения: Нейросеть с помощью компьютерного зрения определяет ключевые точки тела (плечи, талию, бедра, длину ног и рук), позу и особенности фигуры.
4. Виртуальное «надевание»: Алгоритм накладывает 3D-модель или 2D-изображение товара на фигуру пользователя, учитывая ткань, крой, посадку и даже такие нюансы, как складки и тени.
5. Дополнение образа (опционально): ИИ может автоматически «добавить» к примеряемой вещи другие элементы гардероба (например, к брюкам — рубашку и пиджак) для создания целостного лука.
6. Сравнение и решение: Пользователь может сравнить несколько вариантов одной категории (например, три разные куртки), сохранить изображение или поделиться им для совета.

Важно: сервис работает в бета-режиме и не распространяется на нижнее белье, купальники, обувь и аксессуары по этическим и техническим причинам.

География и аудитория. Кто и где может примерить одежду с ИИ?

Запуск начался с точечного внедрения в ключевых городах, что характерно для тестирования сложных технологий.

Постепенное внедрение позволяет команде Яндекс Маркета собрать максимум обратной связи, доработать алгоритмы и подготовиться к масштабированию на всю аудиторию.

Конкурентный ландшафт. Lamoda и Wildberries тоже в гонке ИИ

Запуск Яндекс Маркета — часть общерыночного тренда, где все крупные игроки инвестируют в AI для моды.

Lamoda: «Г(ии)д по стилю» — комплексная экосистема

В январе 2026 года Lamoda представила не отдельную функцию, а целый набор инструментов:

• Чат-бот-стилист: ИИ-помощник в формате диалога помогает подобрать вещи под запрос.
• Онлайн-примерка: Аналогичная технология виртуальной примерки.
• Подборки образов: Готовые решения от нейросети.
• Поиск по фото: Загрузил картинку — получил похожие товары.
• Онлайн-гардероб: Цифровое управление своими вещами.

Lamoda делает ставку на комплексное стилевое сопровождение, а не на точечную функцию.

Wildberries: Массовая доступность с 2025 года

«Фиолетовый маркетплейс» пошел другим путем:

• Расширенный доступ: С октября 2025 года функция «Клиентская примерка» доступна всем пользователям в России.
• Монетизация через подписки: Полный функционал доступен подписчикам WB Клуба и продавцам на тарифе «Продвинутый» в «Джеме».
• Фокус на массовость: В отличие от премиального Ultima, Wildberries внедряет технологию для самой широкой аудитории.

Таким образом, рынок разделился: Яндекс Маркет тестирует на премиум-аудитории, Lamoda строит экосистему, а Wildberries фокусируется на массовом охвате.

Преимущества для покупателей и продавцов. Кто в выигрыше?

Для покупателей:

• Снижение риска возвратов: Главная «боль» онлайн-шопинга — несовпадение ожиданий с реальностью. ИИ-примерка снижает этот риск, позволяя оценить fit и образ до покупки.
• Экономия времени: Не нужно ехать в магазин или заказывать несколько размеров для примерки дома с последующей отправкой обратного.
• Стилевые открытия: Функция дополнения образа помогает выйти из зоны комфорта и попробовать новые сочетания.
• Повышение уверенности в покупке: Визуализация результата увеличивает удовлетворенность и снижает тревожность при оплате.

Для продавцов и брендов (особенно в Ultima):

• Увеличение конверсии: Интерактивный и полезный функционал дольше удерживает пользователя на карточке товара и подталкивает к покупке.
• Снижение нагрузки на логистику и обработку возвратов: Меньше необоснованных заказов «на примерку» — меньше затрат на обратную доставку и проверку товара.
• Улучшение данных: Алгоритмы собирают информацию о том, какие фасоны и размеры чаще «примеряют» и покупают, что помогает в планировании коллекций.
• Усиление конкурентного преимущества: Наличие такой технологии становится аргументом для бренда в выборе площадки для размещения.

Технологические вызовы и ограничения. Что пока не умеет ИИ?

Несмотря на прорыв, у технологии есть границы, которые определят ее развитие в ближайшие годы.

1. Точность передачи тканей и фактур: Алгоритму сложно идеально передать, как будет draping-иться шелк или как будет выглядеть блеск атласа при разном освещении.
2. Учет особенностей фигуры: Сложные нюансы посадки (например, на очень широкие плечи или нестандартный изгиб спины) могут быть смоделированы неточно.
3. Психологический барьер доверия: Часть пользователей все равно не поверит алгоритму и предпочтет реальную примерку.
4. Зависимость от качества исходного фото: Плохое освещение, нестандартная поза или фон могут исказить результат.
5. Этические ограничения: Как отмечалось, для некоторых категорий товаров технология неприменима.

Преодоление этих барьеров — задача для следующего этапа развития, где на помощь могут прийти 3D-сканирование тела пользователя и более сложные генеративные модели.

Прогноз на 2026 год. Как ИИ перевернет fashion-ритейл?

Внедрение ИИ-примерки — только начало глубокой трансформации индустрии.

• Персонализация на новом уровне: Алгоритмы, изучив ваш стиль и фигуру по фото, будут сами предлагать вещи, которые с высокой вероятностью подойдут и понравятся.
• Сокращение цикла «дизайн-покупка»: Бренды смогут тестировать виртуальные образцы новых коллекций на фокус-группах через ИИ-примерку, быстро получая фидбэк, прежде чем запускать в производство.
• Борьба с экологическим следом: Снижение количества возвратов и «примерочных» заказов уменьшит углеродный след от лишних перевозок и утилизации нераспроданного товара.
• Конвергенция онлайн и офлайн: Технология может прийти в примерочные в магазинах (зеркала с AR) или использоваться для создания цифровых гардеробов, объединяющих реальные и виртуальные вещи.
• Новый виток конкуренции: К концу 2026 года ИИ-примерка станет must-have для любого серьезного игрока в fashion e-commerce. Ее отсутствие будет восприниматься как отсталость.

От покупки товара к созданию цифрового образа

Запуск ИИ-примерки в Яндекс Маркете Ultima — это не просто добавление «крутой фичи». Это симптом смены парадигмы: потребитель покупает не просто вещь, а образ, эмоцию и уверенность в том, что этот предмет идеально впишется в его жизнь. Технологии искусственного интеллекта становятся мостом между цифровым каталогом и физическим миром, снижая главный барьер онлайн-шопинга — недоверие.

В ближайшие год-два мы увидим, как эта функция, сейчас тестируемая в премиум-сегменте, станет массовой и стандартизированной. Победителем в этой гонке окажется не та площадка, которая первой запустила технологию, а та, которая сможет сделать ее максимально точной, удобной и встроенной в целостный customer journey — от поиска вдохновения и подбора образа до покупки и отслеживания доставки. ИИ-примерка — это первый шаг к полностью персонализированному и безрисковому будущему модного ритейла.