Раньше контент-менеджеры сети магазинов «Дом обуви» за день фотографировали, обрабатывали и загружали в интернет-магазин 20-40 фотографий. Наше решение позволило обрабатывать и загружать 400-500 фотографий в день. Для этого мы интегрировали 1С:Управление торговлей с зеркальными фотокамерами, разработали аналог популярного сервиса обработки фотографий и подключили его к программе. Подробности — в нашем кейсе.
Задача — ускорить фотографирование товаров для интернет-магазина
В компании уже была собственная фотостудия, и отдельный контент-менеджер совмещающий должность фотографа, который фотографировал новый товар для размещения фото на сайте интернет-магазина и в социальных сетях. Как происходил процесс фотографирования: фотограф делал фото на профессиональную зеркальную камеру Nikon. Переносил фото с флэшкарты на компьютер, производил обработку фото в фоторедакторе (вручную удалял лишние артефакты на фото, сделал идеально белый фон). Процесс фотографирования был постоянный, так как постоянно два раза в год приходили новые коллекции обуви. Производительность фотографа была ориентировочно от 20 до 50 качественных фото в день. Этого было явно недостаточно.
Интеграция 1С с зеркальными фотокамерами
У нас уже был опыт интеграции 1С:Управление торговлей с зеркальными камерами Canon и Nikon, поэтому мы предложили купить готовую обработку, которая через внешнюю библиотеку подключала фотокамеры и при нажатии кнопки «затягивала» фото в карточку товара, чем собственно ускоряла поиск товара и прикрепление фото к карточке.
Автоматизация обработки фотографий
Директор согласился что интеграция с фотокамерами ускоряет процесс, но очень быстро выяснилось, что процессе загрузки фото в 1С из камеры, пропускается важный этап — обработка фото.
Мы быстро предложили автоматизировать это через подключение к австрийскому сайту (мировому лидеру удаления фона на тот момент) — сервису remove.bg, но посчитав экономическую составляющую этого этапа, выяснили, что это недешево. Мы взяли таймаут, чтобы найти оптимальный вариант решения. И через некоторое время вернулись к заказчику с предложением сделать аналог такого сервиса, с абонентской платой или с более выгодной ценой обработки фотографии (удаления фона).
Разработка ИИ-сервиса
За несколько месяцев мы реализовали собственную нейросеть, и смогли настроить ее параметры таким образом, чтобы полностью исключить процесс ручной обработки фото. В итоге мы получили нейросеть, которая удаляла фон вокруг центрального объекта, по сути помещая центральный фотографируемый объект на фото с альфа-каналом (прозрачным фоном).
Процесс фотографирования товара и прикрепления его фото к карточке в номенклатуре стал выглядеть так:
- В нашей внешней обработке контент менеджер находил с помощью сканирования штрих кода товар и нажимал кнопку «сфотографировать»
- На экране отображалось фото товара, и в параметрах фотографирования можно было включить удаление фона и кадрирование (опциональное изменение расстояния между центральным объектом и краями фотографии.
- Если фото, полученное с камеры в 1С с уже удаленным фоном и откадрированное с нужными границами, удовлетворяло своим качеством, контент менеджер нажимал кнопку «записать» и фото записывалось в карточку товара.
Результаты
Таким образом удалось повысить эффективность процесса фотографирования товара в 10 раз: наша внешняя обработка получала фото с камеры, отправляла их в наш сервис с нейросетью, получала готовое обработанное фото и записывала его в карточку товара всего за несколько секунд! Эффект от внедрения был эквивалентен работе 10 контент-менеджерам. Так за рабочий день можно было обрабатывать уже до 400-500 фотографий.
Проект выполнила компания «Автоматизация Бизнеса».
