ChatGPT запустил виртуальную примерку одежды по фотографии
OpenAI добавила в ChatGPT функцию виртуальной примерки одежды. Пользователь может загрузить свою фотографию и посмотреть, как на нём будет выглядеть выбранная вещь. Для этого подходят товары из поисковой выдачи ChatGPT, изображения с сайтов магазинов и даже скриншоты страниц.
Изображения создаёт модель Images 2.5. По заявлению OpenAI, она точнее работает со светом, текстурами и мелкими деталями одежды. Функция доступна в веб-версии ChatGPT и мобильном приложении.
Одновременно в сервисе появился инструмент Favorites. С его помощью понравившиеся товары можно сохранять и распределять по папкам. ChatGPT постепенно превращается из поискового помощника в самостоятельную площадку для выбора одежды: здесь можно искать и сравнивать товары, сохранять их и виртуально примерять, не переходя между сайтами магазинов.
Виртуальная примерка не заменяет реальную
OpenAI предупреждает, что результат не гарантирует точного соответствия вещи, её размера и посадки. Перед покупкой компания рекомендует проверить размерную сетку и условия возврата. Загруженные фотографии сохраняются для повторного использования, а управлять ими можно в настройках персонализации ChatGPT.
По мнению бизнес-консультанта по управлению продажами и стратегическому развитию, бывшего сотрудника Nike Дании Ткачёвой, технология виртуальной примерки вполне ожидаема для модного ритейла. Компании давно ищут способы повысить конверсию и сократить расходы на возвраты. Например, Nike ещё в 2019 году запустила сканирование стопы для подбора размера обуви, а Zara в декабре 2025 года представила примерку одежды на персональном аватаре. К маю 2026 года этим сервисом воспользовались 20 миллионов раз.
При этом интерес бизнеса не всегда означает острую потребность покупателей. Если клиент может бесплатно заказать несколько размеров, примерить их дома и вернуть неподходящие, цифровая примерка не решает для него критическую проблему. Для магазина же каждый невыкупленный заказ означает дополнительные расходы на обработку и обратную логистику.
Рынок может прийти к консолидации
Ткачёва считает, что появление виртуальной примерки внутри крупных платформ усилит конкуренцию и может привести к консолидации рынка. Самостоятельным разработчикам будет сложнее продавать базовую визуализацию. Чтобы сохранить преимущество, им придётся конкурировать точностью посадки, качеством подбора размера или интеграцией с данными конкретного бренда.
Пока большинство подобных решений решает преимущественно визуальную задачу. Сгенерированное изображение может выглядеть убедительно, но не показывать реальные пропорции изделия, его длину, объём и свойства ткани. Lamoda, запустившая собственную примерку в начале 2026 года, прямо отмечает, что ИИ пока не способен достоверно показать разницу между посадкой размеров S и M. Аналогичное ограничение признаёт и OpenAI.
Снизит ли технология число возвратов
Быстрого сокращения возвратов ждать не стоит. Виртуальная примерка может помочь, если покупателю не подходит цвет или силуэт. Однако при проблемах с размером, посадкой и тактильными ощущениями визуализация не заменяет физическую примерку.
Более того, технология способна усилить разрыв между ожиданиями и реальностью. Привлекательный цифровой образ может стимулировать дополнительные заказы, которые после получения одежды не подтвердятся. Поэтому эффективность таких сервисов следует оценивать не только по росту конверсии, но и по доле выкупа, числу возвратов и стоимости обратной логистики.
