Как подготовить фотографии товаров для маркетплейсов: где AI действительно помогает

Хорошая фотография товара должна решать сразу две задачи. Первая очевидна: привлечь внимание в выдаче маркетплейса. Вторая важнее — честно показать покупателю, что именно он получит после заказа. Именно поэтому генеративный AI в товарной фотографии полезен не там, где он «делает красивее любой ценой», а там, где помогает быстрее подготовить фон, свет, формат и композицию, не меняя сам продукт.

Сегодня нейросеть может за несколько минут удалить фон, построить студийную сцену, добавить естественную тень, адаптировать кадр под вертикальный формат или сделать серию рекламных изображений из одного исходника. Но тот же AI способен незаметно изменить форму упаковки, логотип, оттенок ткани или число деталей на товаре. Для e-commerce это уже не художественная погрешность, а риск показать покупателю несуществующую версию продукта.

Разберём, какие этапы подготовки карточки товара действительно стоит автоматизировать, где лучше оставить исходную фотографию нетронутой и как выстроить рабочий процесс, в котором AI экономит время, а не создаёт новые проблемы.

Товарная фотография отличается от обычной рекламной картинки

Для рекламного постера допустима значительная визуальная свобода. Автомобиль можно поставить на фантастическую дорогу, флакон духов — на огромный кусок льда, а наушники — показать летящими в воздухе.

Карточка товара выполняет другую функцию.

Покупатель рассматривает:

• форму;
• цвет;
• материал;
• размеры и пропорции;
• комплектацию;
• элементы управления;
• швы;
• фурнитуру;
• надписи;
• логотип.

Поэтому красивое изображение не обязательно является хорошей фотографией товара.

Если нейросеть сделала предмет эстетичнее, но изменила одну важную деталь, карточка стала визуально сильнее и информационно хуже.

Сначала нужно получить нормальный исходник

AI сильно расширяет возможности обработки, но не отменяет необходимость сделать хотя бы одну качественную фотографию продукта.

Лучший исходник обычно имеет:

• достаточную резкость;
• понятную форму товара;
• равномерное освещение;
• минимум перекрывающих предметов;
• нормальную экспозицию;
• достаточное разрешение.

Не обязательно строить профессиональную фотостудию.

Для небольшого товара часто достаточно:

• окна с мягким дневным светом;
• простого однотонного фона;
• телефона с нормальной камерой;
• устойчивого положения камеры.

Чем точнее исходная фотография показывает продукт, тем меньше нейросети придётся его интерпретировать.

Почему не стоит начинать с полностью сгенерированного товара

Можно написать генератору:

Чёрные беспроводные наушники в премиальной студийной съёмке, мягкий свет, белый фон.

И получить отличную картинку.

Но если магазин продаёт конкретную модель наушников, такая генерация практически бесполезна.

AI создаст похожие наушники.

Он может изменить:

• геометрию корпуса;
• расположение кнопок;
• крепления;
• форму амбушюр;
• размер;
• логотип.

Для концепта это нормально.

Для каталога реальных товаров — нет.

Лучший сценарий: настоящий товар и синтетическое окружение

Гораздо надёжнее использовать реальную фотографию предмета и позволять AI работать вокруг него.

Например, оставить неизменным флакон, но заменить белый фон на:

• ванную комнату;
• мраморную поверхность;
• деревянный стол;
• минималистичную студию;
• летнюю сцену;
• праздничное окружение.

Товар остаётся настоящим.

Меняется способ его подачи.

Именно здесь современные инструменты для AI-фотографии дают наибольшую практическую пользу.

Claid AI: строить сцену вокруг реального продукта

Claid AI специализируется именно на коммерческой обработке фотографий продуктов.

В актуальном AI Photoshoot пользователь загружает изображение товара, выбирает формат и описывает окружение. В режиме Precise продукт сохраняет заданное положение, а сцена генерируется вокруг него; Creative даёт модели больше свободы в композиции. Claid отдельно позиционирует систему как инструмент для e-commerce и сохранения формы, логотипов и деталей товара.

Это принципиально отличается от обычного text-to-image.

Исходной точкой становится не описание:

Флакон крема.

а настоящий флакон.

AI отвечает в основном за:

• окружение;
• освещение;
• фон;
• настроение;
• построение рекламной сцены.

Когда генеративный фон действительно полезен

Самый очевидный сценарий — один товар нужно показать в нескольких контекстах.

Например, кофейная кружка.

Из одной фотографии можно подготовить:

• чистую карточку на нейтральном фоне;
• кадр на рабочем столе;
• уютную кухонную сцену;
• зимний рекламный баннер;
• изображение для социальной сети.

Раньше для этого понадобились бы разные декорации и отдельные съёмки.

Теперь часть таких вариантов можно получить программно.

Но исходный товар должен оставаться визуальной константой.

Главное правило: продукт не должен становиться «лучшей версией самого себя»

AI любит улучшать.

Металл становится идеально гладким.

Ткань — более дорогой.

Форма — более симметричной.

Кнопка — аккуратнее.

Для художественной картинки это выглядит хорошо.

Для магазина проблема очевидна: покупатель увидит продукт, которого в действительности нет.

Поэтому после любой генеративной обработки я бы сравнивал результат с исходником буквально по частям.

Что нужно проверять особенно внимательно

Логотип

AI может:

• немного изменить форму знака;
• испортить букву;
• сдвинуть расположение;
• дорисовать лишний элемент.

Мелкие надписи

Состав, модель, объём, размер и техническая маркировка должны оставаться настоящими.

Количество деталей

Например:

• три кнопки вместо четырёх;
• другое количество отверстий;
• дополнительная молния;
• изменённый ремешок.

Цвет

Красивый цветовой грейдинг может незаметно изменить реальный оттенок продукта.

Для одежды, косметики, мебели и отделочных материалов это особенно критично.

Почему цвет товара сложнее, чем кажется

Даже без AI один и тот же предмет может выглядеть по-разному.

Цвет зависит от:

• баланса белого камеры;
• температуры света;
• экрана покупателя;
• контраста;
• окружения.

Если поверх этого добавить генеративную обработку, расхождение может увеличиться.

Поэтому я бы отделял две задачи:

рекламный визуал может быть атмосферным, а основная карточка должна максимально честно показывать цвет.

Photoroom: когда нужно быстро очистить исходник

Photoroom хорошо вписывается в ранний этап обработки, когда нужно отделить предмет от исходного окружения.

Текущий Background Remover автоматически удаляет фон и позволяет продолжить работу с прозрачным, цветным, обычным или AI-сгенерированным фоном. Photoroom также развивает текстовое AI-редактирование товарных изображений.

Это особенно удобно, если исходник снят не в студии.

Например, товар сфотографирован на столе.

Вместо ручного выделения контура можно:

1. удалить фон;
2. проверить края;
3. поставить предмет на чистый фон;
4. при необходимости создать отдельную рекламную сцену.

Удаление фона — не всегда простая операция

С коробкой или телефоном всё сравнительно понятно.

Гораздо сложнее:

• волосы;
• мех;
• прозрачное стекло;
• сетка;
• тонкие цепочки;
• полупрозрачная ткань;
• предметы с отверстиями.

Автоматический результат нужно проверять.

Особенно при увеличении.

Небольшая ошибка вокруг обычной банки почти незаметна в карточке каталога.

Белый ореол вокруг тёмного товара на цветном фоне уже бросается в глаза.

Тень должна соответствовать новому фону

Одна из деталей, по которой синтетическая товарная фотография выдаёт себя быстрее всего, — неправильная тень.

Например, свет в сцене идёт справа.

На продукте сохранилось исходное освещение слева.

Под ним AI добавил ещё одну тень прямо вниз.

Человек может не сразу понять, что именно не так, но изображение будет ощущаться искусственным.

Поэтому хороший генеративный фон — это не просто красивая картинка за товаром.

Нужно согласовать:

• направление света;
• жёсткость теней;
• яркость;
• температуру;
• отражения.

Отражение сложнее тени

Если предмет стоит на глянцевой поверхности, зритель ожидает отражение.

И отражение должно повторять реальную геометрию продукта.

Если AI создаёт его слишком свободно, могут появиться:

• другие надписи;
• лишние элементы;
• неправильная форма;
• несоответствующий логотип.

Поэтому простая матовая поверхность иногда даёт более профессиональный результат, чем сложный «премиальный» мокрый пол с неправильной оптикой.

Daby AI: отдельный сценарий для маркетплейсов

В каталоге IT’S NEW есть Daby AI — инструмент, ориентированный именно на обработку товарных фотографий для маркетплейсов.

Такие специализированные продукты полезны тем, что пользователь начинает не с абстрактного AI-редактора, а с конкретной задачи:

нужно получить нормальную карточку товара.

Это позволяет сократить количество промежуточных действий и шаблонных операций.

Не каждой фотографии нужен красивый фон

Очень легко увлечься генеративными сценами.

Но для каталога часто лучше работает спокойное изображение.

Покупателю важно быстро понять:

• что продаётся;
• как выглядит предмет;
• какого он цвета;
• какая у него форма.

Слишком насыщенный фон может конкурировать с товаром.

Особенно в мобильной выдаче, где изображение отображается довольно маленьким.

Карточку нужно оценивать в маленьком размере

Одна из распространённых ошибок — готовить изображение на большом мониторе и никогда не смотреть, как оно выглядит в реальной выдаче.

При уменьшении:

• тонкие надписи исчезают;
• мелкие декоративные элементы превращаются в шум;
• товар может потеряться на фоне;
• сложная композиция перестаёт читаться.

Поэтому после подготовки изображения полезно уменьшить его до размера примерно типичной карточки и проверить, что остаётся заметным.

Первое изображение и дополнительные изображения решают разные задачи

Не стоит пытаться поместить всю информацию на один кадр.

Первая фотография должна прежде всего быстро показать товар.

Следующие могут раскрывать:

• детали;
• размер;
• материал;
• комплектацию;
• способ использования;
• вид с другой стороны.

Отдельно можно создать эмоциональный рекламный визуал.

Так каталог одновременно остаётся информативным и привлекательным.

AI особенно полезен для создания вариаций

Предположим, у продавца 200 товаров.

Ручная подготовка нескольких фонов для каждого превращается в огромный объём работы.

Именно здесь автоматизация особенно ценна.

Claid, например, позволяет использовать один продукт для нескольких визуальных сцен, а также поддерживает массовые сценарии через API.

Но автоматизировать стоит уже проверенный процесс.

Если базовый шаблон неправильный, массовая генерация просто создаст тысячу неправильных изображений.

Сначала сделать один эталон, потом масштабировать

Для большого каталога я бы начинал с одного товара.

Сначала определить:

• масштаб предмета;
• положение;
• фон;
• тень;
• цвет;
• соотношение сторон;
• отступы.

Затем протестировать на нескольких разных объектах.

И только после этого переходить к массовой обработке.

Почему одинаковый шаблон подходит не всем товарам

Представим магазин с:

• сумками;
• очками;
• украшениями;
• обувью.

Если автоматически привести всё к одинаковому масштабу, небольшое кольцо может выглядеть непропорционально крупным, а большая сумка — слишком маленькой.

Поэтому даже в автоматизированном каталоге обычно нужны разные правила для разных типов продукции.

Когда человек в кадре действительно нужен

Некоторые товары трудно оценить без контекста.

Например:

• одежду;
• очки;
• сумку;
• часы;
• украшения.

Человек помогает понять масштаб и способ использования.

Но здесь генеративный AI должен работать особенно аккуратно: сам товар не должен менять размеры или форму ради красивой посадки.

AI-модели для одежды: эффектно, но проверять нужно внимательно

Современные сервисы позволяют показать предмет одежды на синтетической модели без обычной фотосессии.

Claid, например, сейчас предлагает AI Fashion Models наряду с другими инструментами продуктовой фотографии.

Для тестирования визуальной подачи это мощная возможность.

Но продавец должен проверить:

• длину;
• посадку;
• вырез;
• фурнитуру;
• принт;
• швы;
• реальный оттенок.

AI не должен превращать одну модель вещи в другую.

Не стоит пытаться исправить плохую фотографию десятью нейросетями

Есть момент, когда проще переснять товар.

Если исходник:

• сильно смазан;
• пересвечен;
• закрыт рукой;
• снят под неудачным углом;
• имеет слишком низкое разрешение,

каждая новая AI-операция увеличивает количество предположений.

Иногда десять минут на новую фотографию экономят час последующей обработки.

Фотография должна соответствовать реальному варианту товара

Особенно важно не смешивать разные модификации.

Если продукт существует:

• в нескольких цветах;
• с разной фурнитурой;
• в нескольких комплектациях,

AI не должен автоматически создавать новый вариант только изменением цвета, если в реальности между версиями есть другие отличия.

Иначе покупателю покажут комбинацию характеристик, которой не существует.

Что можно смело автоматизировать

Есть операции, где риск изменения самого товара значительно меньше.

Например:

• обрезка;
• изменение размера;
• конвертация формата;
• удаление нейтрального фона;
• выравнивание положения;
• умеренная коррекция света;
• подготовка нескольких форматов публикации.

Именно с них я бы начинал автоматизацию.

Для кадрирования AI вообще не обязателен

Если нужно просто привести изображение к нужному формату, генеративная модель только усложняет задачу.

На IT’S NEW для этого есть CropConv.

Можно заранее подготовить:

• квадрат;
• вертикальный кадр;
• горизонтальный баннер;
• круглую версию при необходимости.

Простая операция должна оставаться простой.

Не увеличивайте холст с помощью AI без необходимости

Функция outpainting очень удобна.

Например, есть квадратное фото, а нужен широкий рекламный баннер.

AI дорисовывает пространство по краям.

Но нужно следить, чтобы он не продолжил сам товар.

Если предмет касается границы, генератор может придумать его невидимую часть.

Лучше оставлять вокруг товара достаточно исходного пространства или аккуратно отделять объект от фона.

Фото после обработки нужно оптимизировать

Некоторые AI-сервисы возвращают довольно тяжёлые изображения.

Для веб-каталога большой файл не всегда нужен.

На мобильном устройстве покупатель не увидит разницы между двумя визуально одинаковыми вариантами, но загрузка лишних мегабайт будет заметна.

После завершения обработки можно использовать ImageConv.

Он пригодится для:

• изменения разрешения;
• смены формата;
• уменьшения веса файла;
• подготовки изображения к публикации.

Почему нельзя сохранять JPEG бесконечно

JPEG использует сжатие с потерями.

Если файл многократно:

1. открывать;
2. редактировать;
3. сохранять снова в JPEG,

артефакты могут постепенно накапливаться.

Во время рабочего процесса лучше сохранять качественный мастер-файл, а финальную оптимизированную версию делать уже перед публикацией.

Нужен ли WebP для товарных карточек

Для веба современные форматы часто позволяют получить хороший баланс качества и размера.

Но окончательный выбор зависит от самого сайта, CMS и того, какие версии изображений она создаёт автоматически.

Главное — не публиковать огромный исходник только потому, что AI вернул его в высоком разрешении.

Как я бы выстроил обработку одной карточки товара

Практическая последовательность может выглядеть так.

1. Съёмка

Сделать резкую честную фотографию продукта.

2. Выбор лучшего кадра

Не пытаться спасать AI то, что проще переснять.

3. Очистка

Удалить фон через Photoroom, Claid или другой подходящий инструмент.

4. Проверка товара

Убедиться, что края, надписи и форма сохранились.

5. Основная карточка

Сделать спокойное изображение, где продукт легко рассмотреть.

6. Дополнительные сцены

Сгенерировать несколько рекламных вариантов окружения.

7. Кадрирование

Подготовить нужные соотношения сторон через CropConv.

8. Оптимизация

Уменьшить размеры и подготовить формат через ImageConv.

9. Финальная проверка

Снова сравнить результат с настоящим товаром.

Главная фотография не должна обещать больше, чем получает покупатель

AI резко снизил стоимость создания красивого изображения.

Но задача продавца от этого не изменилась.

Покупатель должен получить именно тот товар, который видел в карточке.

Поэтому сам продукт я бы рассматривал как защищённую область изображения.

Всё вокруг него можно менять значительно свободнее:

• сцену;
• фон;
• декор;
• освещение;
• формат;
• композицию.

А сам предмет — только настолько, насколько это не меняет его реальные свойства.

AI особенно хорош там, где раньше требовалось много однообразной работы

Большая ценность нейросетей для маркетплейсов не обязательно в создании невероятных рекламных сцен.

Иногда важнее другое.

AI помогает быстрее:

• отделить сотни товаров от фона;
• привести карточки к единому стилю;
• сделать несколько форматов;
• обновить сезонное оформление;
• создать дополнительные рекламные варианты.

То есть технология особенно сильна как инструмент масштабирования производства контента.

А где AI лучше не использовать

Я бы избегал генеративной обработки, если изменение картинки может повлиять на понимание:

• комплектации;
• цвета;
• размера;
• материала;
• конструкции;
• технических характеристик.

И особенно — если исходник уже хорошо решает задачу.

Не каждая фотография становится лучше после прохождения через нейросеть.

Как понять, что изображение уже готово

Полезно перестать смотреть на карточку как дизайнер и посмотреть как покупатель.

Можно задать несколько простых вопросов:

• я сразу понимаю, что продаётся?
• товар хорошо виден?
• его цвет выглядит реалистично?
• нет ли деталей, которых в продукте на самом деле нет?
• читается ли изображение на телефоне?
• фон помогает товару или отвлекает от него?

Если ответы нормальные, очередной эффект AI может быть уже лишним.

Нейросеть должна помогать фотографии товара, а не заменять её

Самый надёжный подход к AI в e-commerce довольно консервативен.

Сначала нужно получить реальную фотографию продукта.

После этого технологии можно поручить всё, что раньше отнимало время:

• очистку;
• фоны;
• вариации;
• кадрирование;
• адаптацию под рекламные форматы;
• часть рутинной коррекции.

Именно поэтому Daby AI, Claid AI и Photoroom логичнее воспринимать не как генераторы красивых картинок, а как инструменты разных этапов товарного контента.

А для технической подготовки готовых файлов остаются более простые инструменты IT’S NEW — ImageConv для конвертации и оптимизации и CropConv для кадрирования.

Хорошая автоматизация заканчивается не тогда, когда AI сделал картинку максимально эффектной, а тогда, когда карточку можно быстро подготовить, масштабировать на весь каталог и при этом не потерять главное — достоверное изображение товара.