Бьюти-индустриявизуальный анализКонфиденциальный проект

ИИ-консультант для салона красоты

Веб-приложение для салонов красоты и студий визажа: клиент загружает фото, выбирает стиль, получает несколько вариантов образа и список подходящих продуктов из каталога салона. Мастер видит не просто красивую генерацию, а консультационную карточку с параметрами кожи, ограничениями и товарами для рекомендации.

87%
анализ кожи
10 мин
консультация
SKU
подбор из каталога

Проблема

Консультация зависела от устного описания: клиенту было сложно представить результат до процедуры, мастер тратил 20–30 минут на подбор референсов, а рекомендации косметики часто не связывались с фактическим каталогом салона и не превращались в дополнительную рекомендацию.

Решение

Четыре модуля: Face Analysis через MediaPipe выделяет зоны лица, CNN оценивает косметологические признаки кожи, Stable Diffusion с IP-Adapter генерирует варианты макияжа и причёски, а векторный поиск подбирает продукты из каталога под выбранный образ и ограничения клиента.

Пилот на ваших данных

Как проверяем сценарий

Берём каталог продуктов, 20-30 консультаций, правила салона и набор образов. На пилоте проверяем, как AI помогает мастеру согласовать стиль и связать рекомендацию с реальными SKU.

Что подаём на вход

фото + каталог

фото, стили, ограничения, SKU, наличие и правила консультации

Что измеряем

consultation fit

скорость согласования, применимость образа и конверсию в продукты

Что получает мастер

client card

образ, параметры, продукты, ограничения и следующий визит

Результат пилота: профиль клиента, варианты образа, подбор продуктов и карта консультацииПроверить beauty AI на вашем салоне

Beauty AI должен усиливать мастера: быстрее согласовывать ожидания клиента и связывать визуал с реальными продуктами салона.

AIFY Studio · подход к персональным AI-консультациям

Как устроено решение

1. Загружаем фото и ограничения

1. Загружаем фото и ограничения

Мастер получает профиль консультации: стиль, повод, параметры и ограничения.

2. Согласуем варианты образа

2. Согласуем варианты образа

Клиент видит направления до процедуры, а мастер выбирает реалистичный вариант.

3. Подбираем реальные продукты

3. Подбираем реальные продукты

Рекомендации связаны с каталогом, наличием и типом кожи.

4. Формируем карту клиента

4. Формируем карту клиента

Образ, продукты и ограничения сохраняются для повторных визитов.

Техническая часть

Как beauty AI помогает мастеру согласовать образ и продукты

Такой ассистент не заменяет мастера и не обещает медицинскую диагностику кожи. Он помогает быстро собрать вводные, показать направления образа, связать рекомендацию с каталогом салона и сохранить понятную карту клиента.

На входе система фиксирует фото, пожелание клиента, повод, ограничения и согласие на обработку. Визуальный анализ используется как слой подсказок для консультации, а не как окончательное заключение.

P=(photo, style, occasion, limits, consent)P=(photo,\ style,\ occasion,\ limits,\ consent)
Профиль консультации хранит фото, стиль, повод и ограничения клиента.

Мастер видит, какие зоны и параметры повлияли на подбор, и может поправить результат до демонстрации клиенту.

Фото и параметры консультации beauty AI
Система помогает собрать вводные без превращения консультации в медицинский вывод.

Дальше генератор готовит несколько направлений: дневной, вечерний, натуральный или другой стиль, заданный салоном. Варианты нужны не для финальной картинки, а для согласования ожиданий.

V={vistyleiS, feasiblei=1}V=\{v_i\mid style_i\in S,\ feasible_i=1\}
Варианты фильтруются по стилю и реалистичности исполнения в салоне.

Это сокращает риск разрыва между тем, что клиент представляет, и тем, что мастер реально может выполнить.

Варианты визажного образа для согласования
Клиент и мастер выбирают направление до процедуры.

После выбора направления ассистент связывает его с реальными продуктами: SKU, наличие, тип кожи, ограничения и правила салона. Рекомендация становится прикладной, а не просто красивым описанием.

R(v)={skujmatch(skuj,v,P)>τstockj>0}R(v)=\{sku_j\mid match(sku_j,v,P)>\tau\land stock_j>0\}
Подбор продуктов учитывает образ, профиль клиента и наличие.

Мастер может заменить продукт, если он не подходит клиенту или отсутствует в наличии.

Подбор продуктов салона под выбранный образ
Рекомендации привязаны к реальному каталогу и ограничениям клиента.

Финальный результат сохраняется как карта клиента: выбранный образ, продукты, ограничения, заметки мастера и следующий визит. Это повышает качество повторных консультаций.

C=(P, v, R(v), notes, nextVisit)C=(P,\ v^*,\ R(v^*),\ notes,\ nextVisit)
Карта клиента хранит выбор, продукты, ограничения и историю консультации.

Салон получает не одноразовый генератор картинок, а управляемую историю клиентского опыта.

Карта клиента салона после AI-консультации
Результат остаётся в CRM и помогает на повторных визитах.

Beauty AI становится полезным, когда работает как инструмент мастера: помогает согласовать ожидания, подобрать продукты и сохранить контекст, но не подменяет профессиональное решение.

Проверка на сценарии салонной консультации

Фото и анализ

Фото и анализ

Система показывает зоны, которые влияют на подбор образа и ухода.

Варианты образа

Варианты образа

Клиент и мастер согласуют направление до процедуры.

Каталог продуктов

Каталог продуктов

Подбор привязан к реальным позициям салона.

Итог для салона

Итог для салона

Консультация остаётся в карточке клиента и CRM.

Архитектура решения

1

Photo intake

фото, стиль, повод, ограничения и согласие клиента

2

Face analysis

зоны лица, признаки кожи и факторы подбора

3

Style generator

варианты макияжа и причёски для согласования

4

Catalog match

продукты, наличие, тип кожи и причина рекомендации

5

Master review

что подтвердить, изменить или исключить перед процедурой

6

CRM / client card

итоговый образ, SKU, ограничения и история консультации

Результаты

Сократили первичную консультацию с 30 минут до 10 минут без потери персонализации
Реализовали оценку параметров кожи с точностью 87% на тестовой выборке
Связали визуализацию образа с конкретными SKU из каталога салона
Подготовили сценарий дополнительной рекомендации: образ, список продуктов, аргументация мастера и итоговая карточка клиента

Стек технологий

PythonComputer VisionStable DiffusionFace AnalysisNext.jsTypeScript
Время реализации
5 недель разработки MVP
Команда
2 ML-инженера, 1 fullstack разработчик, 1 UI/UX дизайнер, 1 визажист-консультант

Хотите похожее решение?

Опишите процесс, данные и желаемый результат — вернёмся с вариантами решения и оценкой пилота.

Описать задачу

Cookie и аналитика

Метрика — только с согласия. Технические cookie нужны для сайта.

Подробнее: cookie и ПДн. Выбор можно изменить в футере.