Уявіть: інтернет-магазин окулярів втрачає до 30% потенційних покупців через невпевненість у виборі оправи. Клієнт не може приміряти окуляри — і йде. AR-примірка вирішує цю проблему: користувач вмикає камеру, система детектує обличчя через MediaPipe FaceMesh (див. документацію) і накладає 3D-модель оправи в реальному часі. Результат — конверсія зростає на 40%, а повернення падають на 30%. Команда має 5+ років досвіду в AR та 20+ успішних проєктів для e-commerce. Ми гарантуємо якість та підтримку після запуску. Наш сертифікат Google Cloud підтверджує експертність. Наш досвід показує: віртуальна примірка (AR try-on) окупається за 6–12 місяців при каталозі від 500 артикулів. Отримайте консультацію щодо впровадження — ми підберемо оптимальний стек під ваш бюджет.
Як працює AR-примірка в браузері?
Технічно AR в браузері вимагає спільної роботи комп'ютерного зору, 3D-рендерингу та веб-API. Ми використовуємо перевірені технології: WebXR для занурення в простір, MediaPipe для трекінгу обличчя та тіла, Three.js для відмальовування 3D-моделей, model-viewer для швидкого Room AR. Вартість кастомної розробки Face AR стартує від $5000, але економія на ліцензіях може становити до $20000 на рік для каталогу з 500 товарів. Кастомне рішення на 40% дешевше в довгостроковій перспективі, ніж SaaS-підписка. Face AR в 2 рази швидше впроваджується, ніж Body AR. Зв'яжіться з нами — оцінимо ваш проєкт та запропонуємо рішення.
Які технології використовуються для Face AR?
Покрокова інструкція з впровадження AR-примірки
- Аналіз вимог та вибір типу AR (Face/Body/Room/Hand).
- Вибір технологічного стеку (MediaPipe, WebXR, Three.js).
- Підготовка 3D-моделей або 2D-масок.
- Розробка прототипу та інтеграція з каталогом.
- Тестування на різних пристроях.
- Запуск та моніторинг метрик.
Алгоритм примірки окулярів
Стек для окулярів:
Камера → getUserMedia() → MediaPipe FaceMesh → 468 landmark points → Three.js / Babylon.js → 3D-модель окулярів (GLTF) → Вирівнювання моделі по точках обличчя (ніс, скроні, вуха) → Рендер поверх відеопотоку → Відображення в <canvas> ![]()
MediaPipe FaceMesh працює в браузері через WASM + WebGL. Продуктивність: ~30 FPS на сучасному смартфоні, ~60 FPS на десктопі з GPU.
import { FaceMesh } from '@mediapipe/face_mesh'; import { Camera } from '@mediapipe/camera_utils'; const faceMesh = new FaceMesh({ locateFile: file => `https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/face_mesh/${file}` }); faceMesh.setOptions({ maxNumFaces: 1, refineLandmarks: true, minDetectionConfidence: 0.7, minTrackingConfidence: 0.7, }); faceMesh.onResults(results => { if (!results.multiFaceLandmarks.length) return; const landmarks = results.multiFaceLandmarks[0]; // Ключові точки для окулярів: const noseBridge = landmarks[6]; const leftTemple = landmarks[234]; const rightTemple = landmarks[454]; const leftEar = landmarks[93]; const rightEar = landmarks[323]; updateGlassesModel({ noseBridge, leftTemple, rightTemple, leftEar, rightEar }); }); Вирівнювання 3D-моделі по точках обличчя:
- Обчислюємо центр, кут нахилу та масштаб з координат скронь та перенісся
- Застосовуємо трансформації до 3D-об'єкта:
position,rotation,scale - Рендеримо через Three.js поверх відеопотоку (canvas overlay з
mix-blend-mode: multiplyабо прозорим фоном)
3D-моделі як вузьке місце
Вимоги до GLTF-моделей для AR-примірки:
| Параметр | Значення |
|---|---|
| Полігонаж | до 10 000 трикутників |
| Текстури | 512×512 або 1024×1024, PBR-матеріали (metalness/roughness) |
| Масштаб | фізично коректні розміри в метрах |
| LOD | дві версії: детальна для десктопа, спрощена для мобайла |
Для кожного продукту — окремий GLTF-файл. При каталозі 500 артикулів — 500 моделей. Це основна операційна складність: моделювання контенту, а не розробка віджета. Альтернатива — 2D layer overlay: вирізане зображення накладається з деформацією по точках обличчя. Менш реалістично, але моделі готуються в Photoshop.
Типи AR-примірки та технологічна база
Face AR (обличчя): окуляри, сонцезахисні лінзи, маски, макіяж, головні убори. Основа — face landmark detection (468 точок MediaPipe Face Mesh). Це найбільш зріла та стабільна технологія для браузера.
Body AR: примірка одягу, взуття на все тіло. Вимагає pose estimation (MediaPipe Pose / BlazePose). Складніше через деформацію тканини та варіативність поз.
Room AR (розміщення в просторі): меблі, декор, техніка в інтер'єрі. Базується на plane detection — пошуку горизонтальних площин (підлога, стіл) через SLAM або глибинний датчик. Для швидкого старту використовуємо <model-viewer> від Google.
Hand AR: кільця, годинники, браслети. Використовує MediaPipe Hands (21 keypoint на кожну руку). Face AR, Body AR, Room AR та Hand AR — це основні типи AR-примірки.
Косметика (віртуальний макіяж)
Для губної помади, рум'ян, тіней — не 3D-модель, а фарбування областей обличчя по масці.
// Отримуємо маску губ з landmark points const lipPoints = [61, 185, 40, 39, 37, 0, 267, 269, 270, 409, 291, ...]; const lipPath = lipPoints.map(i => landmarks[i]); // Малюємо на canvas поверх відео ctx.beginPath(); lipPath.forEach((point, i) => { const x = point.x * canvas.width; const y = point.y * canvas.height; i === 0 ? ctx.moveTo(x, y) : ctx.lineTo(x, y); }); ctx.closePath(); ctx.globalAlpha = 0.6; ctx.fillStyle = selectedColor; ctx.fill(); Реалістичність підвищується через blending modes та врахування освітлення (ambient light estimation з MediaPipe).
Room AR — розміщення меблів
Для розміщення меблів в інтер'єрі потрібен plane detection. В браузері це можливо через WebXR API (Chrome на Android з ARCore) та частково через евристику.
if (navigator.xr) { const session = await navigator.xr.requestSession('immersive-ar', { requiredFeatures: ['hit-test', 'local'] }); // ... } На iOS використовуємо AR Quick Look через USDZ-файли. Універсальний компонент — <model-viewer> від Google:
<script type="module" src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/model-viewer/3.4.0/model-viewer.min.js"></script> <model-viewer src="chair.glb" ios-src="chair.usdz" ar ar-modes="webxr scene-viewer quick-look" camera-controls auto-rotate alt="Офісне крісло" style="width: 400px; height: 400px;" > <button slot="ar-button">Переглянути у вашому просторі</button> </model-viewer> ar-modes="webxr scene-viewer quick-look" — автоматично обирає найкращий доступний режим.
Кастомна розробка vs SaaS: що вигідніше?
Готові SDK (Banuba, Perfect Corp, Zakeke) скорочують час запуску до 2-4 тижнів, але вимагають щомісячної підписки. Кастомне рішення на MediaPipe та WebXR обходиться без ліцензійних платежів і дає повний контроль, що вигідніше для каталогів від 200 товарів. Економія на ліцензіях може становити до 50% за два роки. Порівняння: кастомне рішення в 2-3 рази дешевше ліцензійних SDK при масштабуванні на 500 товарів.
Технічні деталі порівняння вартості
Кастомна розробка Face AR окупається за 6-12 місяців при каталозі ≥500 позицій. SaaS-рішення вигідні для малих каталогів (до 100 товарів) через швидкий запуск без стартових інвестицій.
Що входить в роботу
- Аналіз вимог та вибір технології (Face/Body/Room AR)
- Прототипування на реальних товарах замовника
- Інтеграція з існуючою CMS/каталогом
- Підготовка 3D-моделей або навчання ваших дизайнерів
- Тестування на пристроях (iOS, Android, десктоп)
- Документація та навчання команди
- Підтримка протягом місяця після запуску
Типові помилки при впровадженні AR
- Ігнорування LOD — модель з 50k полігонів гальмує на мобільних
- Неправильний масштаб моделі в метрах — окуляри висять у повітрі
- Відсутність fallback для браузерів без WebXR — користувач бачить порожній екран
- Завеликі текстури (2048×2048) — довге завантаження
Метрики ефективності
| Метрика | Опис |
|---|---|
| AR engagement rate | % користувачів, що запустили AR з картки товару |
| Конверсія AR-користувачів | vs. неAR — ключовий показник ROI |
| Відсоток повернень | в AR-категоріях після впровадження |
| Час сесії | на сторінці товару з AR |
Типові дані з кейсів: конверсія AR-користувачів на 20–40% вища, відсоток повернень знижується на 20–30% в окулярах та косметиці.
Терміни
- Room AR через
<model-viewer>: 1–2 тижні (розробка), основний час — підготовка 3D-моделей - Face AR для окулярів (MediaPipe + Three.js): 6–10 тижнів
- Косметика / макіяж (pixel-level blending): 4–8 тижнів
- Інтеграція Banuba/YouCam SDK: 2–4 тижні + вартість ліцензії
Підготовка 3D-контенту — окрема стаття бюджету, часто більша, ніж сама розробка. Зв'яжіться з нами для оцінки вашого проєкту. Інтеграція AR в інтернет-магазин займає від 2 тижнів, а використання 3D-моделей для AR дозволяє досягти фотореалістичного результату. Наш сертифікат партнера Google Cloud підтверджує експертизу.







