Ho testato diversi fornitori per integrare un virtual try on. Nessuno mi ha convinto.

Ho testato diversi fornitori per integrare un virtual try on. Nessuno mi ha convinto.

Cosa non andava nel mercato

I costi erano alti e il risultato era il solito effetto sticker: vestiti incollati sopra la persona, dove il dettaglio del capo viene salvaguardato a discapito del realismo. La foto di partenza e lo sfondo rimanevano una base statica, senza alcuna rielaborazione.

Ho iniziato a ragionare diversamente.

Costruire Drift

Con un sistema di agenti AI, costruire un virtual try on di qualità non richiede più i tempi e i costi del mondo pre-AI. Così ho costruito un POC da zero.

Mi sono concentrato su quattro cose: modello AI, prompt, qualità dell'output, velocità di elaborazione.

Ho testato modelli generici e specializzati. Ho iterato sul prompt finché non ho ottenuto quello che cercavo: la foto dell'utente davvero rielaborata, il prodotto indossato, fedele all'originale ma non sovrapposto.

Risultato: 7-9 secondi di elaborazione, accuratezza reale, integrazione tramite script direttamente sul sito. Si chiama Drift.

Quello che conta davvero

Il prompt fa sempre la differenza. Il modello conta, le foto prodotto contano, la velocità conta. Ma è il prompt che separa un risultato discreto da uno ottimo.

I primi screenshot sono nel carosello qui accanto.

In sintesi

Il virtual try on ha smesso di essere un problema di scelta del fornitore: è diventato un problema di ingegneria e di prompt. La distanza tra uno sticker sovrapposto e una rielaborazione vera è piccola in termini di tecnologia e enorme in termini di percezione. Drift esiste perché non volevo pubblicare la versione sticker.

E voi? Cosa cercate in un virtual try on per considerarlo quello giusto da integrare?