Analisi della pelle con IA gratuita

Consenti ai tuoi utenti di ottenere valutazioni personalizzate della pelle e consigli a costo zero.

Mappatura facciale

Si tratta di una mappatura facciale avanzata con una mappa termica 3D adeguata per mappare i punti di riferimento del viso e individuare le aree problematiche della pelle. GlamAR è in grado di rilevare oltre 14 problemi della pelle, consentendo agli utenti di essere consapevoli dei propri problemi cutanei.
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Monitoraggio dei progressi della pelle

Gli utenti possono monitorare i progressi del loro trattamento per la cura della pelle, poiché lo strumento consente di salvare tutte le scansioni effettuate in passato. Ciò consentirà agli utenti di confrontare le ultime scansioni della pelle con le condizioni attuali della loro pelle per misurare i possibili cambiamenti.

Consigli personalizzati sui prodotti

Dopo il processo di analisi, lo strumento suggerirà prodotti, trattamenti e persino routine personalizzate per risolvere le esigenze della pelle. Gli utenti ricevono consigli adatti ai loro problemi cutanei.
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Domande frequenti

Ciò comporta l'uso di un dispositivo diagnostico intelligente con l'integrazione della tecnologia di intelligenza artificiale per analizzare la pelle dell'utente, comprendere o individuare le aree problematiche della pelle e generare consigli personalizzati e su misura per la cura della pelle. L'analisi della pelle con l'intelligenza artificiale di GlamAR prevede l'uso di uno strumento di intelligenza artificiale per acquisire le immagini degli utenti e valutare i parametri complessivi della pelle per identificare oltre 14 difetti cutanei, come pori, rughe, acne, macchie e idratazione, al fine di identificare i principali difetti della pelle. Successivamente, vengono forniti suggerimenti sui possibili prodotti per la cura della pelle da utilizzare con un motore chatbot personalizzato per rispondere a domande correlate, ma la sua disponibilità dipende dal piano selezionato.

Non esiste una risposta specifica a questa domanda. Tuttavia, l'accuratezza di questi strumenti di analisi della pelle basati sull'intelligenza artificiale dipende in gran parte da tre fattori: la qualità dei dati di addestramento, la progettazione del modello e il contesto di utilizzo. Quando il sistema viene addestrato su una varietà di immagini di alta qualità, che coprono la maggior parte delle fasce d'età, dei toni della pelle e delle forme del viso, il risultato tende ad essere più accurato. Quando i dati di addestramento sono scarsi o distorti, anche il risultato sarà distorto.

Gli utenti possono sottoporre la propria pelle ad analisi e conoscere i problemi cutanei più comuni. Inoltre, riceveranno consigli adeguati per la cura della pelle al fine di migliorare tali problemi. Lo strumento consente loro di salvare le scansioni della pelle passate e presenti per monitorare i progressi nella cura della pelle man mano che seguono i consigli ricevuti. Inoltre, l'analisi della pelle tramite IA di GlamAR include un chatbot personalizzato chiamato "skinGPT", che consente agli utenti di porre domande e ottenere risposte relative alla cura della pelle in pochi secondi.

La durata dipende da alcuni fattori, come l'hardware del dispositivo dell'utente e la stabilità della connessione Internet. In generale, lo strumento è costruito con elementi avanzati basati sull'intelligenza artificiale per garantire il corretto funzionamento e la velocità di elaborazione dell'analisi della pelle tramite AI. Ma in pratica, il tempo di scansione richiede normalmente pochi secondi per la maggior parte degli strumenti AI.

Aiuta i marchi di bellezza a fornire esperienze iper-personalizzate. L'intelligenza artificiale è in grado di esaminare la visibilità dei pori, l'uniformità del tono della pelle, gli arrossamenti, le rughe sottili e la forma del viso. Sulla base di questi parametri, lo strumento tende a suggerire prodotti, routine di bellezza o consigli per la cura della pelle per consentire agli utenti di risolvere i propri problemi cutanei.

I limiti attuali sono la dipendenza dall'illuminazione, la qualità delle telecamere, i dati di addestramento influenzati dai dati demografici e la sensibilità agli angoli o alle espressioni facciali. L'intelligenza artificiale può imparare a identificare le ombre come un problema di texture, ma potrebbe avere difficoltà a gestire accessori come occhiali, maschere o trucco pesante.

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