HueTryOn
Plasma il futuro del colore dei capelli IA con il nostro programma di invito beta per HairHueTryOn, uno strumento di trasformazione del colore dei capelli alimentato da IA che eleva le consulenze e le sperimentazioni sul colore dei capelli.
Elencato nelle categorie:
Realtà aumentataIntelligenza artificialeBellezza e Moda
Descrizione
HairHueTryOn è uno strumento di trasformazione del colore dei capelli alimentato dall'IA, progettato per migliorare le consulenze e le sperimentazioni del colore dei capelli per saloni, marchi di bellezza, stilisti e appassionati di capelli. Offre anteprime iper-realistico dei colori dei capelli, consentendo agli utenti di visualizzare il loro nuovo look prima di prendere un impegno, riducendo così il tentativo e l'errore e aumentando la fiducia.
Come usare HueTryOn?
Gli utenti possono registrarsi per un account Beta per accedere allo strumento HairHueTryOn, dove possono utilizzare i crediti generati dall'IA per provare diversi colori e texture dei capelli. Lo strumento può essere integrato nei siti web dei saloni o utilizzato direttamente sulla piattaforma HairHueTryOn.
Funzionalità principali di HueTryOn:
1️⃣
Prove di colore dei capelli generate dall'IA
2️⃣
Anteprime realistiche di qualità da salone
3️⃣
Integrazione nei siti web
4️⃣
Raccomandazioni personalizzate per i capelli
5️⃣
Monitoraggio delle tendenze globali del colore
Perché potrebbe essere usato HueTryOn?
| # | Caso d'uso | Stato | |
|---|---|---|---|
| # 1 | I saloni di bellezza possono offrire ai clienti un'anteprima dei potenziali colori dei capelli prima di tingere. | ✅ | |
| # 2 | I marchi di bellezza possono utilizzare lo strumento per mostrare i loro prodotti per il colore dei capelli in modo realistico. | ✅ | |
| # 3 | Gli stilisti possono sperimentare con diverse texture e colori dei capelli per trovare la migliore corrispondenza per i loro clienti. | ✅ | |
Sviluppato da HueTryOn?
HueTryOn è dedicato a trasformare le esperienze di bellezza attraverso l'innovazione alimentata dall'IA, fornendo strumenti che migliorano il processo decisionale e minimizzano gli errori di colore per gli utenti.