Крупная в России омниканальная сеть спорттоваров масштабирует видео в карточках каталога 47 000+ SKU. Готовые AI-инструменты галлюцинировали на длинных роликах — построили промышленный пайплайн под собственный контур.
Бизнес опирается на сильное e-commerce-направление: мобильное приложение с каталогом 47 000+ SKU, собственная платформа и AI-движок персональных рекомендаций. На фоне корректировки выручки ритейлер усиливает онлайн-продажи и растёт через формат мини-магазинов в малых городах — оба направления требуют объёма качественного видео в карточках.
Студийная съёмка упирается в стоимость и пропускную способность, а готовые AI-сервисы дают видео с галлюцинациями и нестабильной геометрией товара. Заказчик пришёл с задачей построить промышленный AI-пайплайн под собственный контур.
Студийное производство одного ролика — 2–3 дня и сотни тысяч рублей на полный цикл (модель, локация, продакшн, постпродакшн). При 47 000+ SKU видео получала только верхушка ассортимента; длинный хвост — категория с наибольшим резервом конверсии — оставался со статикой.
Готовые image-to-video и text-to-video деградируют на роликах 40+ секунд: товар «плывёт» в геометрии, материалы и фурнитура искажаются. Добавляет сложности категорийная вариативность бренд-гайдлайнов: мужская сумка и женская йога-сумка снимаются в разных визуальных кодах.
AI-пайплайн собирает lifestyle-ролики из фото товара: декомпозиция на короткие блоки без артефактов, параллельная генерация, human-in-the-loop.
Вместо борьбы за качество в длинном ролике нарратив собирается из коротких независимых отрезков (hero, облёт, детали фурнитуры, игра света, lifestyle-контекст), где модели стабильно держат геометрию. Проблемный блок перегенерируется точечно; целевая доля блоков без перегенерации — 85–90%.
Бренд-гайдлайны формализованы в параметризованные шаблоны с управляемыми параметрами (тона, локация, демография героя, тип камеры, освещение). Бренд-команда подтверждает шаблон один раз на категорию — согласование смещается с уровня каждого ролика на уровень категории.
Один оператор запускает 100 карточек одной кнопкой, каждая раскладывается на 10 параллельных задач — до 1000 одновременных генераций. Прирост обеспечивается параллельностью GPU-инференса, а не расширением штата продюсеров и моделей.
Оператор видит 10 блоков по карточке, помечает проблемные одним кликом и отправляет на повторную генерацию только их. Это убрало главный паттерн классического AI-видео — «перегенерируй весь ролик из-за одного кадра» — и удержало цикл в десятках минут.
Контент перестал быть бутылочным горлышком расширения каталога — lifestyle-видео доступно и длинному хвосту SKU, где раньше было экономически нецелесообразно, а это категория с наибольшим резервом конверсии при том же трафике.
Открылось пространство для маркетинговых тестов: региональные коллекции, сезонные акции, B2B-сегменты и A/B визуальных гипотез готовятся за часы без коммитмента в студийную съёмку.
Числовые показатели и результаты кейса отражают итоги конкретного проекта и зависят от исходных условий. Они приведены в информационных целях, не являются публичной офертой и не гарантируют аналогичного результата в других проектах. Подтверждающие материалы предоставляем по запросу.
Генеративный AI пересобирает SEO-контент и визуал карточек: тексты, hero-имиджи и rich-контент под алгоритмы маркетплейсов в едином пайплайне.
Браузер-агент сверяет размерные сетки карточек с официальными сайтами брендов: автопоиск, Vision-извлечение таблиц, нормализация размерных систем.
AI-платформа массово готовит товарные фото под единый регламент: удаление фона, студийная тень, кадрирование, batch-обработка тысяч SKU.
По выбранным фильтрам кейсов не найдено.
Расскажите про процесс — предложим аудит, пилот или полноценное внедрение.