Czy nadal można ufać zdjęciom modowym, na podstawie których dokonuje się zakupów?

Modelka wygląda przekonująco, dzianina wydaje się miękka, a dżinsy ładnie opadają na buty. Nic na zdjęciu nie wskazuje od razu na to, że osoba nosząca te strój może nigdy nie stanął przed obiektywem, albo że zdjęcie powstało bez tradycyjnej sesji modowej.

Nie jest to już niczym niezwykłym. Sklepy internetowe opracowują systemy, które potrafią umieszczać rzeczywiste ubrania na cyfrowo wygenerowanych modelach, zmieniać ustawienia i pozy, generować obrazy w wielu formatach oraz dostosowywać tę samą prezentację produktu do różnych rynków. Firma About You planuje zastąpić tradycyjną fotografię studyjną stosowaną w całej swojej działalności e-commerce obrazami generowanymi przez sztuczną inteligencję, podczas gdy inne duże koncerny modowe tworzą własne systemy. Powstałe w ten sposób zdjęcia są często na tyle dopracowane, że nie budzą żadnych zastrzeżeń, zwłaszcza gdy klienci szybko przeglądają stronę z podobnymi sukienkami, kurtkami lub butami sportowymi.

Dla sprzedawców detalicznych oznacza to szybszą produkcję, niższe koszty i większą swobodę w prezentowaniu ubrań na różnych sylwetkach. Jednak dla osoby rozważającej zakup istotne nie jest to, czy zdjęcie zostało wykonane aparatem, czy za pomocą oprogramowania. Liczy się to, czy obraz nadal dostarcza wiarygodnych informacji na temat ubrania.

Zdjęcie produktu nigdy nie było całkowicie neutralne

Fotografia modowa była selektywna już na długo przed pojawieniem się technologii generatywnej w studiu. Ubrania są przypinane szpilkami, podwijane, przytrzymywane klipsami i prasowane parą. Styliści dopasowują rękawy i talię, modelki przyjmują pozy, które podkreślają linię sukienki, a oświetlenie zmienia wygląd kolorów i faktur. Retusz pozwala wygładzić tkaninę, usunąć zagniecenia i skorygować rozpraszające uwagę szczegóły. Zdjęcie może być prawdziwe, a jednocześnie starannie wyreżyserowane.

Sztuczna inteligencja rozszerza ten proces, ponieważ pozwala na jednoczesną modyfikację większej części sceny. Sprzedawca detaliczny może zacząć od zdjęć produktu, cyfrowego pliku przedstawiającego ubranie lub zdjęcia prawdziwego modela, a następnie wygenerować postać, pozę i otoczenie. W bardziej zaawansowanych systemach znaczna część ostatecznej prezentacji może zostać stworzona syntetycznie.

Sama odzież niekoniecznie jest wymyślona, ale sylwetka osoby ją noszącej, sposób układania się materiału, a nawet drobne szczegóły konstrukcyjne mogą być raczej odtworzone niż bezpośrednio zaobserwowane. Twórcy pracujący nad tymi systemami przyznają, że trudno jest spójnie i poprawnie odwzorować cienie, zapięcia oraz ułożenie odzieży. Źle umieszczony zamek błyskawiczny lub nieprawdopodobna fałda mogą wydawać się drobnymi niedociągnięciami, dopóki zdjęcie nie zostanie wykorzystane do podjęcia decyzji, czy dany model warto kupić.

W związku z tym coraz trudniej jest wyznaczyć granicę między poprawianiem a zniekształcaniem. Korekta szarego tła różni się od nadania cienkiej tkaninie wrażenia większej grubości, podobnie jak zmiana modelki różni się od subtelnej zmiany proporcji ubrania. Klienci rzadko dowiadują się, gdzie przebiega ta granica.

Dopasowanie to najtrudniejsza obietnica

Zdjęcie modowe nie pokazuje jedynie, jak wygląda dany element garderoby. Sugeruje ono również, jak prezentuje się on na ciele.

Położenie szwu na ramieniu wskazuje, czy marynarka ma dopasowany, czy luźny krój. Napięcie materiału w okolicy bioder pokazuje, czy spódnica zapewnia swobodę ruchów. Noga spodni opadająca idealnie prosto może świadczyć o dobrym kroju, ale może też wynikać z pozycji modelki, starannej stylizacji lub cyfrowej obróbki zdjęcia. Gdy osoba na zdjęciu jest generowana komputerowo, te wskazówki wymagają dokładniejszej analizy.

Problem nie polega na tym, że model syntetyczny nie potrafi przekonująco przedstawić ubrań. Być może potrafi to robić wyjątkowo dobrze. Niepewność wynika z tego, że nie wiadomo, czy obraz odzwierciedla rzeczywistą interakcję między konkretnym ubraniem a konkretnym ciałem. Oprogramowanie może założyć tę samą sukienkę na modelki o różnych rozmiarach, jednak wynik jest użyteczny tylko wtedy, gdy uwzględnia sposób, w jaki materiał rozciąga się, marszczy, napina i opada w miarę zmian kształtu ciała.

Przedstawienie modelki o większych rozmiarach przy zachowaniu proporcji ubrania w rozmiarze próbnym stworzyłoby wrażenie inkluzywności, nie dostarczając jednak wiarygodnych informacji na temat dopasowania. Pełniejszy biust może przesunąć linię dekoltu, szersze biodra mogą skrócić optyczną długość spódnicy, a bardziej miękka tkanina może inaczej przylegać do ciała. Samo powiększenie modelki lub ubrania nie odzwierciedla tych efektów.

Sprzedawcy detaliczni mogliby w przyszłości wykorzystać sztuczną inteligencję do usprawnienia tej części doświadczenia zakupowego, zwłaszcza gdy system opiera się na dokładnych pomiarach, danych dotyczących fasonów oraz informacjach o materiale. Obecnie klienci powinni traktować szeroki wybór zdjęć modeli raczej jako pomocny kontekst, a nie jako dowód, że dany produkt został fizycznie wypróbowany na każdej z przedstawionych osób.

Teksturę można dopracować do tego stopnia, że przestanie istnieć

Tkaniny są szczególnie podatne na wizualne wygładzanie. Kaszmir, szczotkowana wełna, jedwab, len i prana bawełna zyskują swój urok dzięki nieregularnościom, które czysty obraz cyfrowy może stłumić. Ubranie może wyglądać na ekranie na gładsze, gęstsze lub droższe, ponieważ jego powierzchnia została wyidealizowana.

Typowym przykładem są delikatne dzianiny. Zdjęcie może sugerować miękki, nieprzezroczysty sweter, podczas gdy dostarczony produkt jest lekki, lekko prześwitujący lub ma tendencję do tracenia kształtu. Satyna może wydawać się bardziej solidna, gdy rozjaśnienia są odpowiednio kontrolowane, podczas gdy niedroga tkanina syntetyczna może zyskać głębię kojarzoną z jedwabiem. Ciemne kolory łatwo maskują fakturę; czarna wełna, dżersej i poliester mogą na ekranie telefonu zlewać się w podobną, gładką powierzchnię.

Zdjęcia z bliska nadal są przydatne, ale powinny pokazywać coś więcej niż tylko idealnie oświetlony fragment materiału. Zwróć uwagę na zdjęcia szwów, obszycia, guzików, podszewki i konstrukcji wewnętrznej. Film przedstawiający ubranie w ruchu może lepiej oddać jego gramaturę i układ niż zdjęcie, choć film również może być sfałszowany lub mocno zmontowany. Opisy produktów zawierające informacje o składzie tkaniny, podszewce i gramaturze zyskują na znaczeniu w miarę jak zdjęcia stają się coraz mniej dosłowne.

To samo dotyczy kolorów. Ekrany zawsze różnie odwzorowywały odcienie, a oświetlenie studyjne może sprawić, że ciepły beż będzie wyglądał na chłodniejszy, a bordowy – na bardziej nasycony. Narzędzia generatywne wprowadzają kolejny etap, na którym kolor może ulec zmianie. Gdy liczy się dokładne odwzorowanie, zdjęcia klientów wykonane w zwykłym oświetleniu mogą dostarczać więcej informacji niż zdjęcie z kampanii, mimo ich gorszej jakości wizualnej.

Twarz może być sztuczna, ale ideał ciała pozostaje ten sam

Modelki i modele generowani przez sztuczną inteligencję są często przedstawiani jako sposób na zwiększenie różnorodności. Zasadniczo sprzedawcy detaliczni mogą prezentować osoby w różnym wieku, o różnych odcieniach skóry, typach sylwetki i stylach regionalnych bez konieczności organizowania oddzielnych sesji zdjęciowych dla każdej z tych grup. Technologia ta mogłaby sprawić, że strony produktów stałyby się bardziej reprezentatywne, zwłaszcza w odniesieniu do rozmiarów i tożsamości, które w tradycyjnej fotografii modowej są rutynowo pomijane.

Wynik zależy od tego, do jakich rezultatów system został wyszkolony i zaprogramowany. Model może sprawiać wrażenie różnorodnego, zachowując jednocześnie te same wąskie proporcje, nieskazitelną cerę i symetryczne rysy twarzy, które są powszechne w tradycyjnej reklamie. Ciała mogą stać się bardziej zróżnicowane pod względem kategorii, ale nie mniej dopracowane pod względem wykonania.

W internetowych sklepach odzieżowych zawsze sprzedawano wyidealizowaną wersję ubrań. Sztuczna inteligencja sprawia, że ten ideał jest łatwiejszy do stworzenia, tańszy w powielaniu i trudniejszy do odróżnienia od rzeczywistości fizycznej. Klienci nie oczekują, by każdy model był prawdziwy, ale chcą, by ubrania budziły zaufanie.