Забыли пароль?

“Создали новые практики в машинном обучении”. Как стартап Wizart меняет продажу отделочных материалов

“Создали новые практики в машинном обучении”. Как стартап Wizart меняет продажу отделочных материалов

29.05.2020

Зайдите в любое место продажи обоев и вы увидите задумчивых людей, гуляющих между полок. Они решают сложную мыслительную задачу: представить, как будет выглядеть помещение после ремонта лишь по одному рулону на витрине. С помощью технологии Wizart результат можно увидеть сразу на экране телефона, направив камеру на стену и примерив понравившиеся обои. CEO стартапа Василий Яворчук рассказал, как удалось создать решение, за которым клиенты приходят сами. 

Startup Jedi

Мы общаемся со стартапами и инвесторами, а вы перенимаете опыт.

“Наскучил аутсорс — запустили стартап”

В IT я уже больше 20 лет. В 99-м закончил Гродненский университет по специальности математик-экономист и пошел работать программистом в банк. Потом стал партнером в начинающей аутсорс-компании, был руководителем проектов, возглавлял компании Intexsoft и Exposit — аутсорс разработка, сделали больше двухсот проектов для клиентов из 60 стран.

Среди них были совершенно разные — от разработки игр до внедрения ERP-систем на крупных предприятиях. Опыта в технологиях и практики управления у меня накопилось столько, что стало даже немного скучно. Так созрело желание сделать что-то интересное и технологически новаторское.

Я прошел программу Практикум для директоров в Сколково, чтобы найти новые смыслы и задачи для себя. И как раз в то время один из наших клиентов — крупный дистрибьютор обоев из Канады — пожаловался, что есть решения для визуализации красок на фото клиента, но нет такого же, способного в реалистичном интерьере менять обои.

Идея мне и моим коллегам по Exposit показалась интересной. Мы копнули глубже и выяснили, что теоретически может существовать способ решения этой задачи с помощью нейросетей. Мы за пару месяцев состряпали на коленке прототип и поехали с ним на большую отраслевую выставку в Москве, показали его нескольким десяткам компаний.

Тут, что называется, попали в точку: часть производителей обоев, в особенности немецкие, уже давно и безуспешно пытались найти решение для визуализации обоев в готовом интерьере. Мы увидели спрос, который никто не мог удовлетворить.

стартап Wizart
Кликните на картинку, чтобы открыть карточку стартапа на платформе Rocket DAO

Направление точно стоило развивать, я начал формировать команду для разработки Wizart. В нее вошли мои коллеги из Exposit, также наняли несколько человек с потрясающей экспертизой в машинном обучении, управлении продуктом и продажах. Сейчас в команде Wizart 22 человека. Ко всем мне в свое время пришлось

применить немало обаяния, чтобы убедить их участвовать в проекте ранней стадии со смутными перспективами. Сейчас, наверное, никто из них не жалеет — делаем мы архиинтересное дело и по всем признакам востребованное.

...

стартап Wizart

Максимально простой интерфейс

Достаточно сделать фото своего интерьера и выбрать интересный вид финишного покрытия из каталога в приложении. Система автоматически заменит обои на понравившееся покрытие и сразу будет понятно, насколько они подходят к интерьеру.

Мы стремились максимально упростить процесс для пользователя. Не нужно делать никаких разметок пространства, ничего дополнительно настраивать. Просто загрузил картинку и получил результат.

Чтобы добиться такого результата, нужно из обычной двухмерной фотографии помещения создать его трехмерную модель. У нас это делает конвейер из нейросетей, каждая из которых выполняет свою часть работы.

Если упростить, то алгоритм такой: сначала определяем геометрию помещения, где углы, стены, пол и потолок. Дальше определяем, где в этой геометрии находится наблюдатель, под каким углом он смотрит на каждую из стен. Еще важно отыскать направление падения света и расположение его источников, чтобы выдать реалистичную картину.

На этом этапе мы получаем модель помещения с балансом белого, положением наблюдателя, расположением источников света и другой информацией. После этого мы пересобираем модель уже с новой текстурой на стенах или полу, которую и видит пользователь в приложении. Вычисления происходят на облачном сервере или прямо на мобильном устройстве. У нас есть приложения для iOS и Android, а также веб-клиент.

 

 
 

...

стартап Wizart

Разработали свою технологию

Мы начали разработку Wizart три года назад. Тогда технологии компьютерного зрения были развиты намного слабее, чем сегодня. Многих решений просто не было, мы делали их сами с нуля. Не было платформ, не было датасетов, не было специалистов.

Поэтому по пути нам понадобилось провести много исследований, чтобы понять, что вообще возможно реализовать технически. Обращались к работам исследователей из технических университетов и придумывали способы приложить их наработки к нашему контексту. В процессе мы создали новые практики в машинном обучении, до нас такого никто не делал.

Понадобилось больше двух лет, чтобы создать нашу авторскую технологию компьютерного зрения. Состоит она из сложного набора нейронных сетей разного типа и алгоритмов, каждый из которых решает отдельную математическую задачу по преобразованию двумерного фото и показаний датчиков устройства в трехмерную сцену, геометрические размеры, тени, баланс цвета и так далее.

Отсутствие готовых решений в этой области и стал нашим главным техническим челленджем. Создавать технологию такого уровня очень интересно, но трудно и отнимает много времени. Это обстоятельство помогает нам не очень опасаться конкуренции — сделать продукт аналогичный Wizart не получится быстро и дешево.

Рынок отделочных материалов был для нашей команды совершенно новым, мы никогда раньше с ним не работали. Поэтому не очень хорошо представляли, как упаковать продукт и донести его ценность. Пришлось потратить немало времени, чтобы понять правила рынка и наладить контакт с основными игроками. Мы участвовали в отраслевых выставках, конференциях, много общались со стейкхолдерами, продавали продукт, которого еще не было.

Еще один большой челлендж для нас заключался в том, что готовых датасетов почти нет. Наш мы создавали с нуля, несколько раз переделывая и осознавая собственные ошибки в способе отбора, разметки, балансировки. Пробовали работать с аутсорсерами, которые готовят датасеты на заказ руками людей, в основном, из Азии и Африки. Но качество нас не устроило, мы вернулись к разметке своими силами. В процессе пришли к очень важному понимаю — лучше компактный датасет, но очень качественно размеченный, чем большой и некачественный.

Если есть достаточная экспертиза в машинном обучении, то и на небольшом объеме данных можно получить результат должного качества. Но обрабатывать определенные исключения и сложные случаи куда проще на небольшом датасете — нужно меньше данных, содержащих это исключение, чтобы скорректировать поведение нейросети.

...

стартап Wizart

Клиенты приходят сами

Мы позиционируем Wizart как B2B решение. Оно интегрируется на сайты производителей и продавцов отделочных материалов, помогая избавить клиентов от мучительного выбора и таким образом повышая продажи. Монетизация — подписка с оплатой за период.

Продавать наш продукт мы начали на двух рынках: Германии, который я давно знаю, в стране работает ряд топовых производителей, и России, рынок которой нам близок ментально. Первые внедрения на этих рынках у нас были в прошлом году и это было непросто.

Работать с первыми клиентами мы начали за два года до релиза продукта, провели десятки встреч, долго разрешали противоречия и насмерть торговались. Первые клиенты — это всегда тяжело.

Этой зимой мы приняли участие в крупной отраслевой выставке во Франкфурте. Там выставляют свои новинки все крупнейшие производители обоев, и мы поехали туда с нашим скромным стендом. Нами заинтересовались компании из других регионов, не только из Германии. Так мы оказались на рынке США, Турции, Центральной Америки и Ближнего Востока.

После первых внедрений клиенты приходят к нам уже сами, потому что видят наше решение на сайте у их партнеров или конкурентов. Так что одна выставка дала нам пайплайн на год вперед.

Такой интерес обусловлен еще и тем, что аналогичный продукт делает кроме нас только одна компания в Канаде. Но у нас лучше качество визуализации и внедрять наше решение удобнее. Еще у нас скоро появится “секретный соус”, который поднимет ценность нашего продукта на порядок. Пока мы его не раскрываем, но уже скоро покажем.

Сейчас у нас 12 платящих клиентов, за год планируем кратно увеличить это число. Выручка же вырастет многократно, так как в пайплайне у нас крупные компании. Есть одна идея, как повысить наш поток лидов в десятки раз, но пока не будем рассказывать подробнее, это наше ноу-хау.

...

Что дальше

На масштабирование продаж и внедрение новых фичей в продукт мы привлекаем посевной раунд инвестиций в размере $400 тыс. Идеальный инвестор для нас — тот, который работал индустрии строительства и ремонта или решал похожие задачи. В частности, вход со своим программным продуктом в крупный ритейл. Экспертиза в компьютерном зрении — тоже “умные деньги” для нас.

У нас больше ста идей в бэклоге, одна из прорывных — использование лидара, который активно внедряет в свои продукты Apple. С ним можно делать еще более точную модель пространства и выдавать лучший результат. Также автоматизируем распространенный юзкейс — подбор отделки стен и пола по фото. Для этого добавим интеграцию с Pinterest и сможем предложить пользователю варианты интерьера на основе картинок, которые он лайкнул. Можно будет сразу перенести понравившееся сочетание материалов в свой интерьер и быстро найти лучший вариант.

29.05.2020

 

Подписывайтесь на наши социальные сети:

Facebook: facebook.com/Startup.Jedi.ru/

Telegram: t.me/Startup_Jedi_RU

Twitter: twitter.com/startup_jedi

 

 

Вам может понравиться:

Стартап из пайплайна investclub.vc — Easy Bloggers, который автоматизирует работу с инфлюенсерами стал продуктом №1
Чем интересна венчурная экосистема Польши и как туда может попасть зарубежный стартап? Разбираемся в нашей новой статье.
В этой статье рассмотрим программы, разбросанные по регионам США и Канады.