Давно заметил: для части товаров фотография — это секрет успеха. Пиксельные фото, не соответствующие реальному продукту, или вовсе их отсутствие порождают ряд проблем: негатив, возвраты, низкая конверсия. В противовес, появление нормальных фото может поставить товар в верхнюю строчку поиска по низкочастотным запросам, даже если сайт не оптимизирован.

Речь пойдёт о классической фотографии для сайта и маркетплейса: что делать, если фото нет и надо много. И да — телефон, VPN и аккаунт нейросети не понадобятся.

При работе основные сдерживающие факторы в моей отрасли звучат так: «давайте сами», «давайте на телефон», «да вы не сможете», «да зачем это надо», «это дорого». Где-то удаётся нанять фотографа, где-то снимать на телефон, где-то брать фотоаппарат друга. Ну и момент, когда фотограф скидывает 150 неподписанных фото — это грустно.

В последний раз я хотел купить доступ к иностранному сервису, вырезающему фон на фотографиях. Оказалось, надо пользоваться очень подозрительными сервисами. Тут всё и началось.

Мне удалось развернуть локальный сервис, ускоряющий процесс обработки фотографий с двух недель в фоновом режиме до 4–6 часов. Из этих часов я работаю мышкой 1–2 часа. Основной секрет такого ускорения связан не столько с программами, сколько с переосмыслением подхода и требований. Поставив скорость в приоритет, первое, что я сделал — начал подписывать фотографии прямо в процессе съёмки. Для этого использовал специализированное ПО для фотоаппарата: его единственная задача — передать фотографию на ноутбук, где я могу с ней работать.

Далее появился JavaScript-файл, который открывается браузером. Скрипт отображает свежие фото. Я выбираю кадры, идущие в обработку, и ввожу идентификатор продукта. Дальше происходит простая магия: файлы переименовываются, в имени им присваиваются метки порядка, в Excel записывается, что товар с таким-то артикулом соответствует таким-то фото. На выходе — готовый файл заливки, который позволяет загрузить все фотографии на сайт за минуту через плагин Excel или API.

Но это не всё. После завершения фотосессии я запускаю ещё один скрипт — его задача кадрировать, снижать разрешение, пересохранять в современный формат и сжимать фото. Это Python-скрипт с набором библиотек. Самое интересное, что он использует бесплатную локальную нейросеть. Её основная задача — определить контур объекта и вычислить относительно контура, сколько холста обрезать, чтобы попасть в требования конкретного сайта. Этот замер нужен, чтобы объекты не прыгали на холсте при выстраивании в плитку или список. Дополнительно скрипт сохраняет фото с вырезанным фоном с качеством лучшим, чем у большинства бесплатных сервисов — для меня это было открытием.

Такая механика стала возможна не только благодаря «современным технологиям». Во многом нужно было принять, что мне не нужны студийные постановочные кадры. Что я готов на многое, лишь бы не привязывать фото вручную — в том числе сразу вводить код товара и контролировать качество снимка прямо в процессе съёмки. Что нужно допустить процент брака и необходимость часть кадров править вручную — снижая этот процент.

Последним важным штрихом стала покупка современного фотоаппарата и б/у студийных вспышек, что сильно повлияло на скорость процесса и качество выходных фото. Современный фотоаппарат со светом способен выдавать качественный JPEG с внутренней коррекцией цвета и искажений объектива — то есть уровень студии. А современные интерфейсы позволяют отправлять файлы на ПК через Wi-Fi без ручной отправки и выбора кадров — прямо в процессе, без моего участия.

Это не разовая хитрость, а готовый конвейер: съёмка → автоматическая маркировка → пакетная обработка → экспорт в формат для загрузки. Его можно масштабировать на большие объёмы и адаптировать под требования разных площадок. Главное — не идеальная картинка любой ценой, а предсказуемая скорость и отсутствие рутины. Готов предложить не только выполнение съёмки и обработки, но и внедрение такого процесса у вас: помогу с настройкой автоматизации, скриптов и рабочих процедур, а также обучу команду.