Doppl от Google Labs: виртуальная примерка по фото и анимированные образы в одном приложении
Что такое Doppl
Doppl — экспериментальное мобильное приложение от Google Labs, которое помогает визуализировать одежду на конкретном человеке с помощью генеративного ИИ.
Идея сервиса выросла из наработок Google Shopping по виртуальной примерке, но в Doppl акцент сделан на более персональном опыте и более «живой» подаче результата.
Как это работает
Пользователь загружает фото в полный рост, после чего Doppl формирует цифровой образ и «примеряет» на него выбранный наряд.
Ключевые сценарии использования:
- Примерка вещей из интернет-магазинов.
- Примерка одежды по изображениям из любых источников, где есть картинка.
- Использование скриншотов из соцсетей или изображений из галереи.
Анимированные примерки и шэринг
Помимо статичных изображений Doppl умеет создавать анимированные видео, чтобы показать, как образ смотрится в движении.
Готовые луки можно сохранять, а также делиться ими с другими людьми или публиковать в соцсетях.
Доступность и ограничения
На момент запуска Doppl доступен в США и рассчитан на пользователей 18+; для работы требуется вход в Google-аккаунт и установка приложения из App Store или Google Play.
Также у сервиса есть лимиты на количество генераций в месяц, а при высокой нагрузке возможны временные ограничения запросов.
Вопросы доверия и маркировка контента
Google отмечает, что результаты могут содержать ошибки: возможны неточности в деталях одежды, особенностях фигуры или внешности, поскольку продукт остается экспериментальным.
При этом Doppl встраивает невидимую цифровую метку SynthID в создаваемые изображения и видео, чтобы у контента сохранялась идентификация AI-происхождения.
Читайте также

Что такое RAG в нейросетях: гайд для новичков и разработчиков
Разбираем технологию Retrieval-Augmented Generation (RAG) простыми словами и на уровне кода. Узнайте, как избавить нейросеть от галлюцинаций, подключить ее к корпоративной базе знаний и сколько стоят векторные базы данных в 2026 году.

Процессор NVIDIA Vera для ИИ: характеристики, тесты и сравнение производительности
NVIDIA представила специализированный процессор Vera, призванный ликвидировать главный барьер производительности современных ИИ-кластеров - медленную подготовку данных классическими CPU. Чип демонстрирует превосходство в 1.8 раза по сравнению с традиционными серверными решениями за счет интеграции тензорных блоков прямо в архитектуру процессора. Рассматриваем технические нюансы архитектуры 2026 года и ее экономическую целесообразность.

Anthropic Claude Opus 4.8: ИИ-модель, которая сама исправляет свои баги - обзор и цены
Компания Anthropic выкатила масштабное обновление своей топовой языковой модели - Claude Opus 4.8. Главным прорывом релиза стала способность нейросети запускать сотни субагентов для проверки собственного кода и автоматического исправления багов. Кроме того, разработчики радикально снизили цены на генерацию в быстром режиме.