Kendi ürünümüz2025Wardrova
Gardırobunu tanıyan yapay zekâ stilist.
- Proje
- Kendi ürünümüz
- Rolümüz
- Ürün · iOS geliştirme · AI entegrasyonu
- Süre
- 4 ay
01 / Projenin arkasında
Bir ihtiyaç. Düşünülmüş bir çözüm.
Zorluk
Kıyafet öneren uygulamalar genelde mağaza kataloğundan önerir. Kullanıcının zaten sahip olduğu kıyafetlerden kombin kurmak çok daha zor, çünkü önce gardırobun dijitalleşmesi gerekir ve kimse onlarca kıyafeti tek tek etiketlemez.
Yaklaşım
Gardıroba girişi otomatikleştirdik: kullanıcı fotoğraf yüklüyor, arka plan fal.ai üzerinde RMBG 2.0 ile kaldırılıyor, ardından bir görüntü modeli kategori, alt kategori, renk (hex), desen, mevsim ve durum etiketlerini çıkarıyor; hata olursa orijinal görsel ve makul varsayılanlar kalıyor. Kayıtlar kullanıcıya özel Firestore koleksiyonlarında, görseller Firebase Storage’da; eski cihaz içi veriler otomatik taşınıyor. Öneriler yarının hava durumu, takvim ve stil sınavıyla hesaplanıyor. Sosyal akış (gönderi, etiket, yorum, takip), sanal deneme ve A/B test servisi aynı uygulamada.
Sonuç
App Store’da yayında. Gardırop bir kez taranınca sabah kombin kararı tek ekrana iniyor; kombin takvimi, stil istatistikleri ve renk analitiği bu verinin üstünde çalışıyor. Türkçe ve İngilizce.
02 / Ürünün içinde
Ekran ekran, deneyim.
Detayları görmek için bir ekranı açın.06 görsel
03 / Kapsam & detaylar
Deneyimi oluşturan detaylar.
- 01
Fotoğraftan kıyafet tanıma ve otomatik etiketleme
- 02
Hava durumuna göre kombin önerisi
- 03
Kombin takvimi, stil istatistikleri ve renk analitiği
- 04
Arka plan kaldırma (RMBG 2.0) ve otomatik kategori, renk, desen etiketleme
- 05
Sosyal akış, sanal deneme, Firestore + Storage üzerinde kullanıcıya özel veri
Teknoloji
ÜRÜNÜN İÇİNDEN
Ekranın arkasındaki mühendislik.
Bu projede geliştirdiğimiz sistemler ve çözdüğümüz somut problemler.
Yükle → arka planı kaldır → etiketle → kaydet
Görsel yüklenince RMBG 2.0 arka planı kaldırıyor, görüntü modeli kategori, alt kategori, birincil ve ikincil renk (hex), desen, mevsim ve durum çıkarıyor, kayıt /users/{uid}/closet-items altına düşüyor. Model başarısız olursa orijinal görsel ve akıllı varsayılan etiketler kalıyor.
Cihazdan buluta sessiz taşıma
Önceki sürüm gardırobu AsyncStorage’da tutuyordu. İlk açılışta veri Firestore’a taşınıyor, kullanıcı bilgilendiriliyor ve güvenlik kuralları yalnız sahibinin okuyup yazabilmesini sağlıyor.
Öneri girdileri
Kombin önerisi yarının hava durumu servisi, takvim kayıtları, stil analizi ve gardırop verisiyle hesaplanıyor; günlük öneri önbelleğe alınıyor. Sanal deneme sonuçları ve kolajlar ayrı servislerde, sosyal gönderiler ve profil istatistikleri Firestore’da.
- 4,2 / 5
- App Store puanı
- 10
- değerlendirme
Sıradaki fikir sizin.
Sizin ürününüz için ne yapabiliriz?
İlk sürümden büyüyen platformlara; tasarım, geliştirme ve yayın sürecini birlikte planlayalım.
Türkiye’den Amerika, İngiltere, Avustralya ve dünyanın her yerine.