Yandex Sloy

Продукт
Разработчики: Яндекс (Yandex)
Дата премьеры системы: октябрь 2019 г
Отрасли: Индустрия развлечений, досуг, спорт
Технологии: Системы видеоаналитики

Содержание

2019

Запуск сервиса

14 октября 2019 года состоялся запуск разработанного «Яндексом» приложения Sloy, которое, используя технологии компьютерного зрения, машинного обучения и дополненной реальности, позволяет распознать одежду на видео.

Приложение, похожее на TikTok, создано для публикации коротких видео с применением эффектов, фильтров, масок и музыкальных треков. В программе выводится лента рекомендаций, пользователи могут подписаться на другие каналы и поделиться собственными роликами.

«Яндекс» запустил сервис дополненной реальности, распознающий одежды в видео

Главной функцией сервиса стала автоматическое распознавание одежды на видео: на экран устройства выводятся названия вещей, можно посмотреть ролики с похожими элементами гардероба. На видео можно кликнуть на любую вещь, например, кроссовки, найти ролики с похожими образами, а также обсудить эти кроссовки в отдельной дискуссии.

«
Распознавание одежды позволит им [пользователям] подчеркнуть уникальность вещи и рассказать ее историю, а те, кто просто листает ленту, найдут новые идеи и стили, — говорится в сообщении «Яндекса».
»

К 14 октября 2019 года приложение Sloy можно установить на iOS.[1] Версию для Android планируется выпустить в начале 2020 года.Банковская цифровизация: ускоренное импортозамещение и переход на инновации. Обзор и рейтинг TAdviser 13.1 т

В разработке программы участвовали блогеры из мира стиля и моды. По словам руководителя проекта Даниила Трабуна, в будущем дополненная реальность изменит привычное взаимодействие людей с окружающим миром, и фешн-индустрия также будет это использовать.

«
Мы будем собирать свой образ с помощью виртуальных вещей, а наш смартфон создаст новый слой для общения с друзьями и подписчиками. В дополненной реальности появятся сообщества людей с похожими интересами. Кроме того, AR-приложения создадут новый рекламный рынок для брендов, которые хотят работать с молодой аудиторией в цифровой реальности, — сообщил он.[2]
»

Тестирование сервиса

10 июня 2019 года стало известно о создании «Яндексом» своего первого приложения с поддержкой дополненной реальности. Сервис под названием Sloy предназначен для виртуальной примерки одежды.

О новом продукте российской компании написали «Ведомости» со ссылкой на опубликованные юридические документы, а также неназванного представителя сервиса «Яндекс.Дзен». Руководит проектом медиадиректор «Яндекс.Дзена» Даниил Трабун, который в прошлом был главным редактором журнала «Афиша».

«Яндекс» создал приложение для распознавания одежды

Sloy позволяет автоматически распознавать предметы одежды на героях видеороликов, которые будут снимать и смотреть его пользователи. Кроме того, пользователи смогут в режиме дополненной реальности примерять на себя виртуальные аксессуары и маски, обсуждать моду с другими людьми.

В интерфейсе приложения предусмотрены лента рекомендованных видеороликов, сканирование одежды, рекомендуемые подписки, камеру и профиль самого пользователя. Как пояснили в компании, при открытии ролика пользователь будет видеть информацию о каждой вещи и другие похожие видео.

В основе Sloy лежит система распознавания и отслеживания лиц, разработанная компанией с белорусскими корнями Banuba.

К 10 июня 2019 года Sloy тестируют на сотне экспертов в области моды, а позднее летом планируется подключить и других пользователей. Официальный запуск приложения намечен на сентябрь 2019 года.

В публикации издания говорится, что идея приложения появилась у сотрудников «Яндекс.Дзена», которые ранее выделились в отдельный стартап внутри компании. Команда начала разработку нового продукта в начале 2019 года.

Sloy стал первым проектом «Яндекса», полностью построенным на использовании технологий дополненной реальности. Ранее функция распознавания объектов в кадре частично использовалась в голосовом помощнике «Алиса» и поисковой системе.[3]

Портал Виртуальная реальность



Примечания



СМ. ТАКЖЕ (232)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Вокорд (Vocord) (9, 45)
  VizorLabs (Визорлабс) (9, 40)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (17, 32)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (13, 32)
  PTV Group (2, 25)
  Другие (325, 178)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год