AI-система прогнозування результату косметологічних процедур

Проблема візуалізації до операції

Пацієнт клініки естетичної медицини хоче побачити результат ринопластики або корекції губ до втручання. Хірурги витрачають до години на ручне малювання у Photoshop, і результат не завжди реалістичний. Наш клієнт — мережа клінік — зіткнувся з тим, що 30% пацієнтів відмовлялися від операції, не розуміючи, як зміняться риси обличчя. Після впровадження AI-системи відмови скоротилися на 40%, а час консультації зменшився вдвічі. Система генерує фотореалістичний прогноз за хвилини з можливістю інтерактивного налаштування об'єму філерів, форми носа та вилиць. Це підвищує довіру пацієнтів і знижує навантаження на персонал. Зв'яжіться з нами для обговорення вашого кейсу.

Який підхід обрати?

Є три основних підходи до прогнозування. Гібридний pipeline (3DMM + дифузія) дає найкраще поєднання точності та реалізму, тому ми використовуємо його в більшості проектів.

Прогнозування корекції губ: від параметрів до візуалізації

Корекція губ філерами — найпопулярніша процедура. Модель використовує розширену морфну модель губ на основі Face 3DMM. Параметри: об'єм (мл), форма через криві Безьє, вираженість cupid's bow. Після редагування параметрів виконується GAN-рендеринг для фотореалістичності. Наш pipeline гарантує збереження текстури шкіри та природного блиску.

Чому ринопластика — найскладніша процедура для AI?

Зміна форми носа зачіпає всю геометрію обличчя. Параметри: проекція кінчика, висота спинки, ширина ніздрів. Помилка в одному параметрі може зробити прогноз неправдоподібним. Ми вирішуємо це через глобальну 3DMM-реконструкцію за допомогою DECA.

# 3DMM реконструкція 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 обличчя
    # exp: (1, 50) - експресія
    # pose: (1, 6) - положення голови

# Модифікуємо параметри носа в shape vector
modified_shape = codedicts['shape'].clone()
modified_shape[0, nose_indices] += delta_nose  # delta = бажана зміна
opdict = deca.decode({**codedicts, 'shape': modified_shape})
rendered_image = deca.render(opdict)

Збереження ідентичності обличчя

Головна проблема генеративних підходів — при зміні однієї частини обличчя може змінитися вся ідентичність. Рішення — двоетапний pipeline: спочатку генерується сирий прогноз, потім через IP-Adapter та InstantID примусово зберігається embedding обличчя пацієнта. Фінальна перевірка — ArcFace cosine similarity > 0.88 — гарантує, що це та сама людина.

Етапи розробки системи

1. Дослідження та збір даних: мінімум 1000 фото з розміченими параметрами.
2. Проектування pipeline: від 3DMM-реконструкції до фінального рендера.
3. Інтеграція модуля збереження ідентичності: налаштування IP-Adapter та кастомного модуля.
4. Розробка веб-інтерфейсу: завантаження фото, вибір процедури, слайдери параметрів.
5. QA-тестування: перевірка face symmetry, landmark plausibility.
6. Документація та навчання: передача системи клініці.

Що входить у роботу

• Документація: опис архітектури, інструкції з розгортання, API-специфікація.
• Вихідний код: репозиторій з моделюванням, веб-інтерфейсом, тестами.
• Навчання персоналу: 2–4 сесії з налаштування та використання системи.
• Технічна підтримка: 3 місяці після запуску (баг-фікс, доналаштування параметрів).
• Демо-доступ: тестовий контур з попередньо навченими моделями для оцінки до інтеграції.

Приклад налаштування параметрів для ринопластики: у 3DMM є параметри проекції кінчика (nose_tip_projection), висоти спинки (bridge_height) та ширини ніздрів (nostril_width). Для реалістичного прогнозу важливо задати обмеження на дельти — модель не повинна виходити за анатомічні межі. Перевірка через mesh plausibility score після декодування.

Терміни розробки

Терміни уточнюються після аналізу ваших даних та вимог.

Важливі обмеження

Система призначена для консультації та планування, не для гарантії результату. Реальний результат операції залежить від десятків факторів — стан тканин, швидкість загоєння, техніка лікаря. Юридично результати маркуються як «приблизна візуалізація для планування». Дифузійні моделі іноді генерують анатомічно нереалістичні результати, тому обов'язковий QA-крок з оцінкою face symmetry та landmark plausibility.

Окупність та вартість

Базовий модуль (губи + ніс, 2D-підхід) займає 8–12 тижнів, повна система з 3D-реконструкцією — 16–24 тижні. Вартість розраховується індивідуально, але система окупається за кілька місяців за рахунок скорочення відмов та економії часу хірургів. Отримайте консультацію для вашого кейсу — ми проаналізуємо вимоги та запропонуємо оптимальне рішення. Наш досвід у AI/ML для медицини — понад 5 років, 50+ проектів з комп'ютерного зору та генеративних моделей. Основою підходу є 3D Morphable Model (3DMM).