Doppl של גוגל מבטיחה מדידה וירטואלית בלחיצת כפתור

האם אי פעם ראיתם בגד באינסטגרם והתלבטתם איך הוא ייראה עליכם? או שאולי ביקרתם בחנות יד שנייה וחשבתם לעצמכם “האם זה באמת יכול להתאים לי?” הרבה גולשים שומרים היום צילומי מסך של בגדים כדי “לשקול את זה אחר כך” – אבל קשה לדמיין איך זה ייראה עלינו באמת. גוגל השיקה השבוע אפליקציה חדשה שמבטיחה לענות בדיוק על השאלות האלה. אבל לפני שתתלהבו באמת, יש כמה דברים שאתם חייבים לדעת.

מהי Doppl?

Doppl היא אפליקציה ניסיונית שהושקה במעבדות גוגל. הרעיון פשוט: תעלו תמונה של עצמכם ותמונה של כל בגד שאתם רוצים “לנסות”, והאפליקציה תיצור תמונה ואפילו סרטון קצר שמראה איך הבגד ייראה עליכם. המערכת יוצרת הדמיה שנראית כאילו יצאה מסטודיו של צילום אופנה דיגיטלי.

במקום מודלים תלת־ממדיים מסורבלים שדורשים סריקות גוף, Doppl משתמשת רק בשתי תמונות רגילות. אין לכם תמונה מתאימה? אפשר לבחור באחד מהדוגמנים הדיגיטליים המובנים באפליקציה, המייצגים מגוון רחב של מידות גוף וסוגי מראה.

איך הטכנולוגיה עובדת?

הטכנולוגיה מבוססת על בינה מלאכותית יוצרת שפותחה במעבדות גוגל, והיא משתמשת במודלי דיפוזיה מתקדמים עם טכניקת “diffusion-based garment warping”, כלומר, הבינה המלאכותית יודעת איך לעצב ולהתאים בדים על גוף אנושי. מודלי דיפוזיה הם שיטה נפוצה ליצירת תמונות באמצעות רעש מבוקר, המדמה תהליך פיזיקלי של פיזור והתכנסות.

בניגוד לטכנולוגיות קודמות שדרשו מהחנויות ליצור מודלים תלת־ממדיים יקרים, Doppl יכולה לעבוד עם כל תמונה רגילה של בגד.

הנה החידוש הגדול: האפליקציה לא רק יוצרת תמונה סטטית, היא יוצרת סרטון קצר שמראה איך הבגד זז עליכם. זה אמור לתת תחושה הרבה יותר מציאותית של איך הבגד באמת ייראה בתנועה, כמו נפילה טבעית של הבד, תזוזה סביב המותניים או תגובה לתנועה של הזרועות.

איך משתמשים באפליקציה?

התהליך עצמו יחסית פשוט, אבל כיוון שהאפשרות כרגע זמינה רק בארה״ב ומוגבלת לגיל 18 ומעלה – מי שירצה להתנסות ייאלץ להמתין שזה יגיע גם לכאן, או להשתמש בחיבור ל־VPN. חיבור ל־VPN (רשת פרטית וירטואלית) מאפשר “להציג” את המכשיר שלכם כאילו הוא מחובר מארה”ב, וכך לעקוף מגבלות מיקום באפליקציות. קיימות אפליקציות VPN פשוטות לשימוש שאפשר להתקין בטלפון ולבחור מתוכן את ארה”ב כמדינת חיבור.

התהליך כולו מוצג בצורה ברורה גם באפליקציה עצמה. ברגע שאתם בפנים, תוכלו לעשות את זה בכמה פעולות פשוטות:

1. תמונת גוף מלאה: מעלים תמונה של עצמכם במצב עמידה מלא (או בוחרים דוגמן דיגיטלי). מומלץ שהתמונה תהיה באור טוב, עם רקע נקי ועמידה ישרה כדי לקבל תוצאה מדויקת יותר.

2. מעלים תמונה של בגד: תוכלו להעלות מספרית התמונות שלכם או מכל מקור אחר: אינסטגרם, פינטרסט, צילום בחנות. אפילו תמונה של חבר לובש משהו שמעניין אתכם.

3. קבלת התוצר: האפליקציה יוצרת תמונה וסרטון שמראה אתכם לובשים את הבגד, כאילו יצאתם ממגזין אופנה. המערכת מציגה את ההדמיה, תחילה בתמונה סטטית, ובהמשך כאוסף של לוקים שנשמרים לשיתוף.

חוויית השימוש באפליקציית Doppl. קרדיט: Google Labs

המציאות מאחורי Doppl

כמו בכל אפליקציה חדשה, גם Doppl חווה אתגרים בשלבים הראשוניים. חלק מהמשתמשים מדווחים שהתוצאות לא תמיד מדויקות, או שהמערכת לא מצליחה לייצר הדמיה בכלל, במיוחד כשמדובר בתמונות פחות חדות או בזוויות לא אידיאליות. יש גם דיווחים בודדים על כך שהתוכנה מסווגת בטעות תמונות כבעייתיות, מה שעלול לעכב את התהליך. אחד המשתמשים כתב: “חיכיתי דקות אבל זה לא עבד עליי או על הבחור הדיגיטלי. ניסיתי עם תמונות אמיתיות וצילומי מסך של מוצרים מהאינטרנט.”

מה שגוגל אומרת (ומה שהיא לא אומרת)

גוגל עצמה מדגישה ש־Doppl היא אפליקציה ניסיונית, שנמצאת עדיין בשלבים מוקדמים של פיתוח. לפי ההצהרה הרשמית, “התוצאה לא מייצגת בהכרח את ההתאמה או המידה האמיתית של הבגד”, והמערכת “עלולה שלא לפעול בצורה מדויקת בכל המקרים”. החברה גם מציינת שמדובר בגרסה מוגבלת שזמינה כרגע רק בארה”ב, ולמשתמשים מעל גיל 18 בלבד, מה שמעיד על זהירות מודעת והגבלה בשל סוגיות של פרטיות, רגישות ורגולציה.

לא ידוע מתי (ואם בכלל) האפליקציה תתרחב למדינות נוספות, אבל במעבדות של גוגל הדברים מתקדמים בקצב מהיר מהרגיל, כך ששווה לעקוב. בינתיים, Doppl מיועדת למי שמוכן לשחק עם טכנולוגיה מתפתחת, ולא מחפש פתרון מדויק לקנייה מיידית.

שאלת הפרטיות 

זו השאלה שכולם שואלים, אבל לא תמיד מקבלים עליה תשובה ברורה. כשאתם מעלים תמונות אישיות לחברת טכנולוגיה גדולה, חשוב להבין מה קורה איתן מאחורי הקלעים. גוגל מציינת שמשתמשים אנושיים עלולים לראות ולעבד דגימות מהנתונים שלכם כדי לשפר את המוצר. החברה טוענת שהיא נוקטת צעדים להגנה על הפרטיות, כולל ניתוק הנתונים מהחשבון שלכם לפני שמבקרים רואים אותם.

עם זאת, היא גם כותבת במפורש: “אל תשלחו מידע סודי או נתונים שאתם לא רוצים שמבקר יראה או שגוגל תשתמש בהם כדי לשפר את המוצרים, השירותים והטכנולוגיות של למידת מכונה.” הגישה הזו, איסוף דוגמאות משתמשים לצורכי שיפור מודלים, הפכה לנפוצה מאוד בעידן של AI גנרטיבי, אבל היא מעלה שאלות אמיתיות של שקיפות ושליטה.

בעוד שהודעת הפרטיות הרשמית מפרטת איסוף נתונים נרחב, עמוד המוצר בחנות Google Play מציג הצהרה סותרת לפיה “לא נאספים נתונים”. הסתירה הזו מדגישה עוד יותר את החשיבות בקריאת התנאים המלאים בזהירות. אם אתם בוחרים להשתמש באפליקציה, כדאי להניח שהתמונות עלולות לשמש לאימון עתידי, גם אם לא באופן אישי מזוהה.

העתיד של Doppl

האם זה באמת יחליף את חדר המדידות? כאן אני צריך להיות ישיר איתכם: כנראה שלא, לפחות לא בקרוב. הרבה מהחברות בתחום האופנה מנסות לצמצם החזרות ולהגביר ביטחון בקנייה מקוונת, והחלום הוא לאפשר מדידה דיגיטלית שתהיה מספיק אמינה. הטכנולוגיה מבטיחה, אבל יש פער גדול בין הפוטנציאל למציאות הנוכחית. זה אומר שאמנם תוכלו לקבל רעיון כללי על איך משהו עלול להיראות עליכם, אבל אל תסתמכו על זה כדי לקבוע מידות או התאמה מדויקת.

איפה זה באמת יכול לעזור?

למרות המגבלות, יש כמה תחומים שבהם Doppl יכולה להיות שימושית:

השראת סטיילינג: האפליקציה מצוינת לניסוי עם שילובים חדשים ולראות איך סגנונות שונים עלולים להיראות עליכם לפני שאתם משקיעים כסף. גם אם לא מדובר בהדמיה מושלמת, התחושה הוויזואלית עוזרת לבנות ביטחון עצמי סביב הבחירה.

קניות במקומות לא מקובלים: צילמתם משהו בחנות יד שנייה ורוצים לראות איך זה ייראה עליכם? זה בדיוק המקרה שבו Doppl יכולה לעזור.

שיתוף עם חברים: האפשרות לשתף את התמונות עם חברים ולקבל חוות דעת יכולה להיות מאוד שימושית בתהליך קבלת ההחלטות.

ומה עם התחרות?

Doppl נכנסת לשוק תחרותי וצומח של מדידה וירטואלית, ששוויו הוערך בכ-8.7 מיליארד דולר ב-2024. התחרות מגיעה מכמה כיוונים: ענקיות קמעונאות כמו Walmart ואמזון, המציעות כלים דומים המשולבים בפלטפורמות שלהן; מותגים חדשניים כמו ASOS ו-Nike, שפיתחו חוויות מדידה וירטואלית (AR) ייעודיות לקטגוריות ספציפיות כמו אופנה והנעלה, וחברות טכנולוגיה המוכרות פתרונות AI כשירות למותגים אחרים.

הייחוד של Doppl טמון בגישה האוניברסלית שלה – היכולת “למדוד” כל בגד מכל תמונה, בניגוד למתחרים הכבולים לקטלוג ספציפי. עם זאת, האתגר המרכזי שלה הוא להתחרות ככלי ניסיוני מול פתרונות בשלים ומוכחים שכבר פועלים בהצלחה בשוק.

מה זה אומר על עתיד הקניות?

אפילו שהטכנולוגיה הנוכחית לא מושלמת, חשוב להבין את הכיוון. תעשיית האופנה דוחפת חזק לכיוון פתרונות דיגיטליים שיפחיתו החזרות ויהפכו את הקנייה המקוונת לבטוחה יותר. שיעור ההחזרות באופנה מקוונת מגיע לעתים ל־40-50%, בעיקר בגלל חוסר התאמה במידה או במראה. ההחזרות עולות לחברות מיליארדים בשנה, הן פוגעות במלאי, בשירות לקוחות ובאמון הצרכני.

אם טכנולוגיות כמו Doppl יצליחו להפוך למדויקות יותר, הן יכולות לחולל מהפכה אמיתית. לא בטוח ש־Doppl תהיה זו שתעשה את זה, אבל הכיוון ברור: הקנייה הדיגיטלית תצטרך להרגיש הרבה יותר כמו מדידה אמיתית.

הצד החשוך של הטכנולוגיה

אבל יש גם שאלות מטרידות שצריך לשאול: מה קורה כשהטכנולוגיה הזו תשמש לבניית תמונות מזויפות או להטעיית צרכנים? איך נוודא שההדמיות לא ייצרו ציפיות לא מציאותיות? בעידן של deepfakes ותמונות מזויפות, כל טכנולוגיה שיכולה לשנות איך אנשים נראים מעוררת חששות לגיטימיים. האם נוכל להבחין בין הדמיה למציאות? ומה הכללים השיווקיים שאמורים לחול על השימוש בטכנולוגיה כזו?

גוגל כן מנסה להתמודד עם הבעיה הזו, לפחות בפן הטכני. החברה מטמיעה סימני מים דיגיטליים בלתי נראים (טכנולוגיית SynthID – סימון שנשאר בתמונה גם אחרי עריכה, ומאפשר זיהוי מאחורי הקלעים) בכל התמונות והסרטונים שנוצרים באפליקציה, כדי לאפשר זיהוי של תוכן שנוצר על ידי בינה מלאכותית. ועדיין, האם זה מספיק?

והאם האחריות לשקיפות תישאר בידי חברות כמו גוגל, או שגם הרגולטורים יצטרכו להתערב?

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לסיכום, Doppl היא ניסוי מעניין שמציץ לעתיד הקניות, אבל היא רחוקה מלהיות מוכנה לשימוש רציני. אם אתם בארה”ב (או מחוברים ל-VPN) ורוצים לשחק עם הטכנולוגיה – למה לא? זה יכול להיות כיף ולתת רעיונות לסטיילינג. אבל אל תצפו לתוצאות מושלמות, ובהחלט אל תסתמכו על זה לקניות יקרות או חשובות. ובעיקר, היו מודעים לכך שהתמונות שלכם עלולות להיות חשופות לצפייה בגוגל. האמת היא שכמו הרבה טכנולוגיות חדשניות מגוגל, Doppl כנראה תצטרך עוד זמן פיתוח לפני שתוכל להציע חלופה אמיתית לחדר המדידות. אבל הכיוון מעניין, והפוטנציאל קיים. השאלה היא: האם אנחנו מוכנים לוותר על הפרטיות שלנו כדי לקבל נוחות דיגיטלית שעדיין לא עובדת כמו שצריך?