Привет Хабр, в этой статье я хочу поделиться историей моего стартапа/любимого проекта/подработки. История началась, когда я встретил своего друга/соучредителя, и у него, как и у меня, было жгучее желание сделать что-то подобное. Результатом стали 3 месяца ночной работы и проект, на котором удалось заработать обещанные в названии $300. Добро пожаловать коту!

Сентябрь: идея

Когда я был молод и наивен, мне казалось, что можно сделать что угодно и добиться успеха. Однако с опытом выяснилось, что придумать хорошую идею остается непростой задачей, особенно если вы планируете каким-то образом коммерциализировать ее. Тема простого выбора идей и проверки гипотезы заслуживает серии статей или книги, например советую прочитать «Спроси маму» («Мамин тест» в оригинале).

Нас вдохновили истории успеха, пропагандируемые Y-Combinator, и мы решили применить системный подход к выработке идеи. Правила игры следующие:

• встречайтесь один или два раза в неделю для мозговых штурмов;

• Для каждой «хорошей идеи» мы проверяем соответствие продукта рынку посредством опросов пользователей и исследований рынка;

• идею нужно уметь быстро воплотить в жизнь MVP

• Мы выходим на западный рынок.

Около месяца мы провели в режиме исследования. Основной пул идей был связан с ИИ, похоже, это связано в основном с профессиональными искажениями, так как я специализируюсь на ML, и вообще это горячая тема. В целом за этот период у нас было:

• где-то 15-25 более-менее адекватных идей

• 4 были интересными

• Мы отклонили 3 на стадии исследования

• Мы выбрали один.

Среди интересных идей, которые были упомянуты в ходе обсуждения, можно отметить: помощник учителя для ответа на письма учеников, инструмент для управления временем, проведенным с детьми и Photoshop, в котором есть только текстовые подсказки. Но мы остановились на идее фотографий с искусственным интеллектом для резюме. Продукт должен работать следующим образом:

• Пользователь загружает десяток своих фотографий, это могут быть селфи, фотографии из отпуска и т. д.

• Делаем от 40 до 60 фотографий для резюме, LinkedIn и социальных сетей. Из них 3-10 более-менее нормальные, пользователю нравятся 1-2 и он прикрепляет их к своему резюме.

Вот что нам понравилось в этой идее:

• новая ниша, нейроны научились ее делать лишь недавно;

• На рынке есть потребность, люди уже платят за фотографии в фотостудиях. Я тоже посмотрел сабреддит г/фотошопаски таких приказов было много;

• есть несколько конкурентов, на тот момент все они были запущены не так давно, модные истории, были только Объектив;

• проект осуществим (то, что мы называем осуществимым по-английски).

Октябрь: реализация

Первым делом мы отправились на демонтаж оборудования(Каюта мечты, FaceSwap/Racteur, глубокая подделка, Адаптер IP/FaceID и прочие прибамбасы), спешно делать прототип на себе, делать пробную закупку у конкурентов.

С технической точки зрения изделие состояло из 3 основных частей:

• сама генерация фотографий, ML на GPU сервере;

• целевая страница, аккаунт и платежи

• серверная часть и база данных, которые объединяли все воедино;

• позже было добавлено мобильное приложение для iOS.

С лендингом и бэкендом всё более-менее понятно: дизайн в Figma, покупка доменного имени, клиент-серверное API, Flask. Было 2 интересных момента:

• принимать платежи на сайте довольно сложно, если у вас нет возможности использовать Группа;

• вы можете быстро создавать логотипы и графику в SD/Midjourney + минимальные правки в GIMP/Photoshop. Экономьте время.

Все это было сделано за 2 недели.

Однако с самой генерацией фотографий возникла целая куча проблем. По качеству продукции мы существенно отстаем от конкурентов. Короче в чем была проблема (если интересно как работает подробно спрашивайте), есть 3 способа узнать как могла работать сборка:

1. Мы делаем одну или несколько фотографий пользователя, по которым понимаем его возраст, национальность, телосложение и т. д. Генерируем изображение человека с похожими на пользователя параметрами и переклеиваем лицо.

2. Берём фотографии пользователя (5-20 штук), обучаем модель по фотографиям пользователя и получаем чекпоинт, который сможет генерировать новые изображения вместе с пользователем.

3. Мы берем фотографию пользователя, вычисляем дескриптор лица и генерируем изображение человека так, чтобы сгенерированный дескриптор лица соответствовал лицу пользователя.

Первый подход не сработал, лицо склеилось хорошо, но цвет лица и телосложение никак не удалось воспроизвести, сходство потерялось. У третьего подхода были схожие проблемы, а еще по лицам было понятно, что это не настоящая фотография.

Нам удалось заставить работать только 2-й вариант, пришлось добавить много хаков и постфильтрации, на дообучение модели под клиента ушло 4 часа GPU времени с 32 ГБ памяти. Но это сработало (!!!), и нам удалось улучшить фотореализм так, что наше решение превосходит конкурентов в 90% случаев (на момент замеров)

Ноябрь: Маркетинг

Весь ноябрь мы посвятили маркетингу и поставили цель — 20 продаж. Наш маркетинговый план был следующим:

• через друзей; если кто-то выложил фото в Инстаграм → это привело к 2-3 покупкам через друзей;

• холодные продажи; в LinkedIn и Instagram мы писали 10-20 блогерам в день с предложением бесплатно попробовать продукт → бесплатных пользователей было легко найти, но крупных покупок мы не получили;

• органический трафик; Instagram и TikTok снимали видео и создавали контент → не получили клиентов, получили менее 10 подписчиков;

• за рекламу в Инстаграм и Гугл нужно тратить деньги → вы потратили 150$, у вас появилось 2 клиента, на которых они заработали 30$;

• различный хитрый маркетинг на Reddit → получил 30 разовых клиентов;

• начал создавать приложение для iOS с учетом ASO https://habr.com/ru/articles/852588/?utm_campaign=852588&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss.

В общей сложности в рекламе привлечение клиента обходится в 2,5 раза дороже, чем мы могли бы на нем заработать, но пошел какой-то органический трафик и нам удалось получить клиентов и комментарии через Reddit, LinkedIn, Instagram и наших друзей.

В итоге за 3 месяца мы получили чистую прибыль в 300$ на двоих. При этом учитываются расходы на аренду серверов, рекламные бюджеты и покупку фотографий у конкурентов.

Общий

• Прошел почти год с момента событий, описанных в этой статье. Изображение профиля находится в рабочем состоянии, но не развивается: ежемесячный счет за сервер составляет $60, это приносит нам $70.

• Для меня это был ценный опыт — начать свой любимый проект от начала до конца, хотя это плохой способ выразиться, но «я многому научился».

• Ниша ИИ-аватаров оказалась слишком легкодоступной; если в сентябре у нас было около десяти конкурентов, то в ноябре-декабре 2023 года их будет около 50.

• Сценарий использования продукта — купил один раз. Мы не знаем, как повысить лояльность пользователей. Сетевой эффект есть, но воспользоваться им не удалось.

• Несмотря на развитие сетей распространения, качественного скачка в качестве и схожести фотогенерации за год не произошло.

• Нас пытались купить ?, написал парень, предложил за все 1000$, мы просили 5000$, договорились на 3000$ и он пропал.