GenCard AI: карточки товаров для маркетплейса нейросетью

Почему карточки стоили дорого

Сфотографировать товар мало. Чтобы карточку открыли в выдаче, нужны фон, композиция, подписи с характеристиками и общий стиль.

Делали это двумя способами, и оба так себе. Заказывали дизайнеру на фрилансе: плати за каждую карточку и жди правок. Или собирали сами в редакторе: бесплатно, зато уходил вечер, а получалось по-разному, смотря кто собирал.

Новый товар в обоих случаях доезжал до витрины медленно. Площадка от этого теряет прямо: товар на складе лежит, а карточки нет.

Что сделали

Отдельный сервис, который делает карточку из фотографии.

Продавец заходит по номеру телефона, тому же, что привязан к его аккаунту на маркетплейсе. Сервис проверяет в базе площадки, что перед ним верифицированный продавец, и посторонних не пускает.

Дальше открывается студия. Загружаешь фото товара, при желании добавляешь фон или сцену, пишешь характеристики текстом, выбираешь один из четырёх шаблонов: «Минимализм», «Динамика», «Премиум», «Лайфстайл». Нейросеть берёт снимок как референс и собирает карточку целиком.

Что-то не нравится? Правки пишутся обычным текстом: «сделай фон светлее», «убери подпись снизу». Модель применяет их поверх готового результата, фото заново грузить не нужно. Карточка скачивается в PNG одним нажатием.

Внутри: FastAPI на сервере, Next.js на клиенте, генерация через Gemini 3 Pro Image. Браузер всегда ходит на тот же адрес, с которого открыт сайт, а фронт проксирует запросы на бэкенд внутри сети, поэтому наружу торчит один порт.

Что сейчас

Сервис работает рядом с маркетплейсом отдельным инструментом. Продавец собирает карточку сам, без дизайнера и без вечера в редакторе.

Сервис молодой, сколько карточек через него прошло, площадка пока не раскрывает. Ближайшее в планах - подтверждение входа по СМС: сейчас, пока идёт обкатка, пускают по номеру верифицированного продавца без кода.