yandex
Калькулятор ценТарифыАкцииДокументацияО насКарьера в Cloud.ruНовостиЮридические документыКонтактыРешенияРеферальная программаКейсыПартнерство с Cloud.ruБезопасностьEvolutionAdvancedEvolution StackОблако VMwareВ чем отличия платформ?БлогОбучение и сертификацияМероприятияИсследования Cloud.ruЛичный кабинетВойтиЗарегистрироватьсяОблако для мобильных и веб‑приложенийСайт в облакеАналитика данных в облакеХранение данных в облакеАналитика данных в облакеИнфраструктура для 1С в облакеМиграция IT‑инфраструктуры в облако3D-моделирование и рендерингРазработка и тестирование в облакеEvolution ComputeEvolution Managed KubernetesEvolution Object StorageEvolution Managed PostgreSQL®Evolution Bare MetalEvolution SSH KeysEvolution ImageEvolution DNSEvolution VPCEvolution Load BalancerEvolution Magic RouterEvolution DiskEvolution Container AppsEvolution Artifact RegistryEvolution Managed ArenadataDBEvolution Managed TrinoEvolution Managed SparkEvolution ML InferenceEvolution Distributed TrainEvolution ML FinetuningEvolution NotebooksEvolution TagsEvolution Task HistoryCurator Anti-DDoSCurator Anti‑DDoS+WAFUserGate: виртуальный NGFWStormWall: Anti-DDoSCloud MonitoringCloud LoggingАренда GPUDirect ConnectCDNCloud AdvisorCross-platform connectionAdvanced Object Storage ServiceAdvanced Elastic Cloud ServerAdvanced Relational Database Service for PostgreSQLAdvanced Image Management ServiceAdvanced Auto ScalingAdvanced Enterprise RouterAdvanced Cloud Backup and RecoveryAdvanced Data Warehouse ServiceAdvanced Elastic Volume ServiceAdvanced Cloud Container EngineAdvanced FunctionGraphAdvanced Container Guard ServiceAdvanced Software Repository for ContainerAdvanced Document Database Service with MongoDBAdvanced Relational Database Service for MySQLAdvanced Relational Database Service for SQL ServerAdvanced Server Migration ServiceAdvanced Data Replication ServiceAdvanced API GatewayAdvanced CodeArtsAdvanced Distributed Message Service for KafkaAdvanced Distributed Message Service for RabbitMQAdvanced DataArts InsightAdvanced CloudTableAdvanced MapReduce ServiceAdvanced Cloud Trace ServiceAdvanced Application Performance ManagementAdvanced Identity and Access ManagementAdvanced Enterprise Project Management ServiceVMware: виртуальный ЦОД с GPUVMware: виртуальный ЦОДУдаленные рабочие столы (VDI)VMware: резервное копирование виртуальных машинVMware: резервный ЦОДVMware: резервное копирование в облакоVMware: миграция виртуальных машин
Связаться с нами
Торговля

«Пятерочка» сэкономила четверть бюджета на привлечении селебрити, используя нейросеть при производстве рекламы

На съемках рекламного ролика образ дублера заменили на актрису Ольгу Медынич с помощью ML-модели, доработанной специалистами из AIRI на платформе ML Space.

О компании

«Пятерочка» — крупнейшая российская сеть продовольственных магазинов «у дома» в составе компании X5 Retail Group. Объединяет более 18 тысяч магазинов в 67 регионах России.

Задача

«Пятерочка» производит и реализует в своих магазинах продукцию более чем 80 собственных торговых марок. Почти все товары объединяет философия разумной экономии без потери качества. Поэтому, планируя продвижение сыров собственной торговой марки Liebendorf, ритейлер был заинтересован в сокращении затрат на производство рекламы. Кроме того, запуск должен был быть оперативным, ведь по замыслу производителя сыры Liebendorf должны были завоевать доверие покупателя до конца года, чтобы уже в новогоднюю ночь продукты торговой марки оказались на столах россиян.

Задача была сложная, поскольку декабрь — самый «горячий» сезон для съемочных студий и селебрити, образ которых мог бы привлечь внимание к продукту.

Почему Cloud.ru

Cloud.ru проактивно предложил свои услуги: в процессе обсуждения сотрудничества провайдер подал идею нестандартного решения с использованием цифрового клона селебрити. Реализация предполагалась с помощью технологии машинного обучения. Тогда у заказчика появилась бы возможность не только привлечь внимание аудитории, но и сократить бюджет и сроки производства за счет исключения платы за съемочный день, райдер звезды и отсутствия необходимости согласовывать графики.

Решение

Полигоном для проекта стала платформа ML Space, а непосредственно работу над цифровым клоном взяли на себя специалисты института искусственного интеллекта AIRI.

В качестве основы использовали open-source модель DeepFaceLab: ее доработали под задачи клиента, а после дообучили на общедоступных изображениях актрисы Ольги Медынич. По окончании съемок лицо дублера на готовом видеоряде заменили на образ селебрити. Таким образом получилось сократить статью затрат на привлечение звезды и ограничиться только оплатой за использование образа.

Результат

Эксперимент оказался удачным для всех участников процесса: актриса получила возможность разгрузить свой график, сохранив при этом доход за счет продажи прав на использование образа, продакшн-команда смогла реализовать проект в кратчайшие сроки, а клиент — ускорить выход рекламы и сберечь немалую долю бюджета.

Подготовка к съемкам ролика уложилась в неделю, притом что обычно приготовления к такому производству с участием звезд занимают около месяца.

Экономия бюджета тоже оказалась внушительной — четверть от всей статьи, отведенной на участие звезды. В зависимости от расценок конкретной знаменитости эта цифра может варьироваться от 20% до 60%. 

Вот что получилось:

Нам было очень комфортно работать с Cloud.ru и AIRI над этим проектом. Коллеги всегда очень чутко отзывались на наши потребности, в особенности, когда речь зашла о кастинге. Несколько тестовых съемок разных актрис с последующим переносом их лиц на предварительно отснятый материал помогли нам окончательно определиться с кандидатурой, и результат не подкачал. Эффективность рекламной кампании превзошла прогнозные показатели в 2 раза: показы превысили 44,4 млн, а охваты составили свыше 23,5 млн. Так что мы не исключаем вероятность дальнейшего использования дипфейков в рекламе, но уже со звездами мировой величины. Михаил Ярцев директор по стратегическому маркетингу торговой сети «Пятерочка»
Для индустрии ритейла в России практическое использование дипфейков — инновация, которую ранее в этой сфере никто не применял. Проект «Пятерочки» доказывает, что платформа ML Space компании Cloud.ru может эффективно использоваться для решения широкого спектра задач в области искусственного интеллекта. В арсенале ML Space огромное количество готовых моделей и сервисов, которые можно адаптировать под самые разные потребности: от создания рекламных видео до автоматизации телемаркетинга. Кроме того, мы любим нестандартные задачи и всегда готовы найти нетривиальное решение для заказчика. Никита Горбачевский руководитель направления по работе с клиентами в ритейле, Cloud.ru

Видеоистория создания рекламного ролика «Пятерочки»:

Запросите бесплатную консультацию по вашему проекту

Cloud