HueTryOn
Moldea el futuro del color de cabello IA con nuestra invitación beta para HairHueTryOn, una herramienta de transformación de color de cabello impulsada por IA que eleva las consultas y experimentaciones de color de cabello.
Listado en categorías:
Realidad aumentadaInteligencia artificialBelleza y Moda
Descripción
HairHueTryOn es una herramienta de transformación de color de cabello impulsada por IA, diseñada para mejorar las consultas y la experimentación de color de cabello para salones, marcas de belleza, estilistas y entusiastas del cabello. Ofrece vistas previas hiperrealistas de colores de cabello, permitiendo a los usuarios visualizar su nuevo look antes de comprometerse, reduciendo así la prueba y error y aumentando la confianza.
Cómo usar HueTryOn?
Los usuarios pueden registrarse para obtener una cuenta Beta para acceder a la herramienta HairHueTryOn, donde pueden usar créditos generados por IA para probar diferentes colores y texturas de cabello. La herramienta se puede integrar en los sitios web de los salones o utilizarse directamente en la plataforma HairHueTryOn.
Características principales de HueTryOn:
1️⃣
Pruebas de color de cabello generadas por IA
2️⃣
Vistas previas realistas de calidad de salón
3️⃣
Integración en sitios web
4️⃣
Recomendaciones de cabello personalizadas
5️⃣
Seguimiento de tendencias de color globales
Por qué podría ser usado HueTryOn?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Los salones de belleza pueden ofrecer a los clientes una vista previa de los posibles colores de cabello antes de teñir. | ✅ | |
| # 2 | Las marcas de belleza pueden usar la herramienta para mostrar sus productos de color de cabello de manera realista. | ✅ | |
| # 3 | Los estilistas pueden experimentar con diferentes texturas y colores de cabello para encontrar la mejor combinación para sus clientes. | ✅ | |
Desarrollado por HueTryOn?
HueTryOn se dedica a transformar las experiencias de belleza a través de la innovación impulsada por IA, proporcionando herramientas que mejoran la toma de decisiones y minimizan los errores de color para los usuarios.