ИИ-прогнозирование результатов косметических процедур
Пациент клиники эстетической медицины хочет знать, как будет выглядеть после ринопластики или коррекции губ — до операции. Хирург рисует от руки или использует Photoshop вручную. ИИ-система генерирует фотореалистичный прогноз за минуты и позволяет интерактивно менять параметры.
Технические подходы
3D-моделирование + рендеринг — точный, но требует 3D-сканирования лица или фотограмметрии (4–8 фото). Результат: мешовая 3D-модель, хирург редактирует геометрию, рендер через PBR. Инструменты: Bellus3D FaceApp, Vectra, 3dMD. Высокое качество, высокая стоимость оборудования.
2D-диффузионный подход — генерация нового фото из исходного с conditioning на желаемые изменения. Быстрее, не требует 3D-сканера, но менее точен геометрически.
Гибрид: 3DMM-реконструкция лица из 1–2 фото (DECA, EMOCA) → редактирование 3D-параметров → disentangled rendering → диффузионный refinement для фотореализма.
Architecture для конкретных процедур
Коррекция губ (филлеры) — наиболее запрашиваемая процедура. Параметры: объём (ml), форма (кривые Безье), выраженность cupid's bow. Модель: Face 3DMM с адаптированной морфной моделью губ (стандартный Basel Face Model не имеет достаточного resolution губ — нужны расширенные lip shape bases). GAN-рендеринг нового облика.
Ринопластика — изменение формы носа. Параметры: проекция кончика, высота спинки, ширина ноздрей. Задача сложнее: нос влияет на соотношение всего лица. Нужна глобальная согласованность изменений.
# 3DMM реконструкция через DECA
from decalib.deca import DECA
from decalib.utils.config import cfg as deca_cfg
deca = DECA(config=deca_cfg, device='cuda')
image = load_image('patient_photo.jpg') # (1, 3, 224, 224)
with torch.no_grad():
codedicts = deca.encode(image)
# shape: (1, 100) - форма лица
# exp: (1, 50) - экспрессия
# pose: (1, 6) - положение головы
# Модифицируем параметры носа в shape vector
modified_shape = codedicts['shape'].clone()
modified_shape[0, nose_indices] += delta_nose # delta = желаемое изменение
opdict = deca.decode({**codedicts, 'shape': modified_shape})
rendered_image = deca.render(opdict)
Сохранение идентичности
Главная проблема генеративных подходов: при изменении одной части лица меняется вся идентичность человека. Решение — двухэтапный pipeline:
- Генерируем «сырой» прогноз изменений
- Identity preservation через IP-Adapter + InstantID: принудительно сохраняем embedding лица пациента, изменяем только целевую зону
Face similarity между исходным фото и прогнозом (ArcFace cosine similarity) должна быть > 0.88 — это порог «это тот же человек».
Важные ограничения
Система предназначена для консультации и планирования, не для гарантии результата. Реальный исход операции зависит от десятков факторов (ткани, заживление, технические решения врача), которые модель не учитывает.
Юридически: результаты маркируются как «приблизительная визуализация для планирования», не как обещание конкретного результата.
Диффузионные модели иногда генерируют анатомически нереалистичные результаты (асимметрия, неправдоподобные пропорции) — обязателен QA-шаг с оценкой face symmetry score и landmark plausibility.
Сроки
Базовый модуль (губы + нос, 2D-подход): 8–12 недель. Полная система с 3D-реконструкцией и несколькими процедурами: 16–24 недели. Стоимость рассчитывается индивидуально.