Когда начинаешь делать приложение для анализа внешности, кажется, что главная сложность будет в AI.
На практике один из самых сложных вопросов звучит гораздо проще: какое фото загрузил пользователь?
Потому что фото может сильно обмануть.
Тёплая лампа делает кожу желтее. Окно сбоку даёт тень. Телефон может автоматически подкрутить цвет. Фильтр в галерее делает лицо более контрастным. А иногда человек загружает снимок, где половина лица закрыта волосами или свет падает сверху.
И приложение всё равно должно дать результат, которому можно доверять.
Почему свет так важен
Цветотип строится не только на одном цвете кожи. Важны разные признаки: температура, глубина, контрастность, мягкость, то, как оттенки рядом с лицом выглядят в целом.
Но если фото сделано в плохом освещении, часть этих признаков искажается.
Представьте белую рубашку под тёплой лампой. Она уже не белая, а кремовая. То же самое происходит с кожей, волосами и глазами.
Поэтому в приложении пришлось думать о качестве входа. Не только "загрузите фото", а как помочь человеку загрузить нормальное фото.
Так появились вспомогательные сценарии:
- подсказки по качеству снимка;
- live camera;
- калибровка;
- уточнение результата, если приложение не уверено;
- отдельная логика для ситуаций, когда результат пограничный.
Это скучнее, чем написать "AI всё поймёт", но именно такие детали делают продукт честнее.
Почему нужен не только один ответ
Ещё одна проблема: внешность не всегда идеально попадает в одну коробку.
У кого-то мягкая контрастность, но холодный подтон. У кого-то волосы дают один сигнал, кожа другой. У кого-то фото хорошее, но признаки соседних сезонов очень близки.
Если в такой ситуации приложение уверенно пишет один результат и не показывает альтернативы, доверие падает.
Поэтому я решил, что результат должен быть спокойнее:
"Вот основной вариант. Вот уверенность. Вот близкие альтернативы. Если нужно, можно уточнить".
Мне нравится такой подход, потому что он ближе к реальности.
В стиле редко бывает математическая кнопка "истина". Есть признаки, сочетания, вероятности и практические решения.
Зачем нужны уточнения
Уточнение нужно не для того, чтобы усложнить путь, а чтобы не бросать человека в сомнении.
Если результат устойчивый, пользователь просто идёт дальше.
Если нет, приложение может предложить уточняющий сценарий. Например, сравнить, как разные оттенки ведут себя рядом с лицом, или пройти дополнительный шаг.
Это особенно важно для людей, которые уже раньше проходили разные тесты и получали разные ответы.
Один сайт сказал "лето", другой "зима", третий "мягкая осень". После такого легко перестать верить вообще всем тестам.
Я хотел, чтобы Твой цветотип не делал вид, что таких случаев нет.
Что я понял во время разработки
Самое важное в таком приложении не только модель, которая даёт ответ.
Важно всё вокруг:
как человек входит в анализ;
как он понимает, что фото подходит;
как показывается уверенность;
как объясняется результат;
что происходит, если приложение сомневается;
какой следующий шаг предлагается после анализа.
Именно поэтому приложение постепенно стало не просто экраном с результатом, а целым flow.
Мне кажется, в этом и есть интересная часть разработки: настоящая сложность часто прячется не там, где ждёшь.
Если вам интересно смотреть на приложение не только с красивой стороны, но и изнутри, подпишитесь на канал. В следующей статье расскажу, как я собирал Твой цветотип по частям: от первого анализа до гардероба и платных AI-разборов.