OpenAI продолжает превращать ChatGPT в полноценный инструмент для онлайн-покупок, добавляя функции, которые раньше ассоциировались исключительно с крупными маркетплейсами. Теперь чат-бот умеет не просто находить товары по запросу, но и показывать, как конкретная вещь будет выглядеть на реальном человеке. Это стало возможным благодаря новой модели генерации изображений, которую компания представила совсем недавно.

Нововведение затрагивает два направления сразу: визуальную примерку одежды и систему сохранения понравившихся товаров. Обновления уже доступны пользователям по всему миру, а не ограничены тестовой группой или отдельным регионом. Подобный шаг логично вписывается в общую стратегию OpenAI по интеграции коммерческих сервисов внутрь диалогового интерфейса. Разберем подробнее, как именно работают эти функции и что они дают пользователю на практике.

Ключевое нововведение — кнопка «Примерить», которая теперь отображается прямо в результатах поиска товаров внутри ChatGPT. Принцип работы прост: пользователь загружает свою фотографию — подойдет как обычное селфи, так и снимок в полный рост — после чего система накладывает выбранную вещь на изображение. Технология рассчитана в первую очередь на одежду и аксессуары, то есть категории товаров, где визуальная оценка посадки и сочетаемости критически важна перед покупкой.

Процесс использования функции выглядит следующим образом:

1. Открыть ChatGPT и найти интересующий товар через поисковый запрос.
2. Нажать на появившуюся кнопку «Примерить» рядом с найденной вещью.
3. Загрузить собственное фото — селфи или снимок в полный рост.
4. Дождаться обработки изображения моделью ChatGPT Images 2.5.
5. Получить сгенерированное изображение с наложенной одеждой.

Отдельного внимания заслуживает альтернативный сценарий использования. Если пользователь уже нашел понравившуюся вещь на стороннем сайте, ему не обязательно искать ее заново через встроенный поиск ChatGPT. Достаточно сделать скриншот страницы интернет-магазина, отправить его в чат и попросить показать, как эта конкретная вещь будет смотреться на загруженной фотографии. Такой подход расширяет применимость функции далеко за пределы встроенного каталога OpenAI.

Вторая функция, получившая название Favorites, решает практическую проблему — потерю найденных товаров в процессе выбора. Библиотека сохраняет не только ссылки или описания вещей, но и сгенерированные изображения примерки, что позволяет вернуться к сравнению вариантов в любой момент, не повторяя процедуру загрузки фото заново. Это особенно удобно при подборе целого образа, когда нужно сопоставить несколько вещей между собой визуально, а не просто по описанию.

Обе функции построены на модели ChatGPT Images 2.5, которую OpenAI описывает как способную реалистично передавать естественное освещение, текстуры материалов и точно следовать инструкциям по редактированию изображений. Однако стоит учитывать, что компания не публикует независимых замеров точности — нет данных о том, насколько сгенерированное изображение соответствует реальному внешнему виду вещи при личной примерке. Это важный момент: технология остается вспомогательным инструментом для предварительной оценки, а не заменой очной примерки перед покупкой дорогостоящих вещей.

Функциональность сервиса не ограничивается простой примеркой отдельных предметов гардероба. ChatGPT можно попросить собрать целостный образ, отталкиваясь от текстового описания желаемого стиля — например, «повседневный осенний лук в землистых тонах» или «деловой костюм для собеседования». Более того, система поддерживает работу с референсами из поп-культуры: пользователь загружает фотографию наряда знаменитости и просит найти похожие товары, доступные для покупки в реальных магазинах. Найденную таким образом вещь затем можно сразу примерить на собственном фото, замкнув весь цикл — от вдохновения до визуальной оценки — внутри одного диалогового окна.

Стоит отметить, что это не первая попытка OpenAI встроить полноценный шопинг в ChatGPT. Ранее компания тестировала функцию мгновенного оформления заказа прямо из чата, однако результаты оказались неудовлетворительными, и от первоначальных планов пришлось отказаться в пользу более осторожного подхода. Текущие обновления выглядят как более взвешенный шаг — вместо попытки заменить весь процесс покупки компания фокусируется на этапе принятия решения, где визуальная оценка действительно приносит пользу. Конкуренция в этой нише уже есть: аналогичную функцию виртуальной примерки годом ранее запустила Google, что говорит о формировании целого направления на стыке генеративного ИИ и электронной коммерции.

Для тех, кто планирует активно пользоваться новой функцией, полезно учитывать несколько практических моментов. Для более точного результата примерки рекомендуется использовать фотографии с нейтральным фоном и хорошим освещением — это снижает вероятность артефактов при генерации изображения. Также стоит помнить, что при работе со скриншотами сторонних магазинов качество исходного изображения товара напрямую влияет на детализацию финального результата: размытые или низкоразрешенные фото могут привести к искажению текстуры и цвета вещи на сгенерированном снимке.

Читайте также:

• OpenAI запустила ChatGPT Finance для управления банковскими счетами
• Какой нейросетью можно бесплатно сгенерировать видео в 2026 году: обзор актуальных сервисов и лимитов
• Kling AI запустила Skill для интеграции генерации видео в ИИ-агенты
• Google AI Studio как онлайн-репетитор: стало известно о новых возможностях искусственного интеллекта
• Math-GPT: нейросеть для решения задач по математике, физике и химии по фото
• Как заставить ИИ писать как человек: 10 промптов для живых текстов без машинной сухости