Очень сложный способ заработать $300

в 15:18, , рубрики: диффузионные сети, маркетинг, пет-проект, стартапы, фотографии

Привет Хабр, в этом посте я хочу поделиться историей своего стартапа/пет проекта/сайд хастла. История началась когда я встретился со своим другом/сооснователем и у него, как у меня, было жгучее желание сделать что нибудь такое-эдакое. Это вылилось в 3 месяца работы по ночам и проект на котором удалось заработать обещанные в заголовке $300. Добро пожаловать под кат!

Очень сложный способ заработать $300 - 1

Сентябрь: идея

Когда я был молодым и наивным мне казалось что можно делать и преуспевать в чём угодно. Однако с опытом, оказалось что найти хорошую идею та ещё задачка, особенно если вы планируете как-то ее коммерциализировать. Тема одного выбора идей и проверки гипотезы заслуживает серии статей или книги, например советую почитать "Спроси маму" ("The Mom's Test" в оригинале).

Мы вдохновились историями успеха которые проповедует Y-Combinator и решили что у нас будет системный подход к поиску идеи, правила игры такие:

  • встречаться 1–2 раза в неделю на мозговые штурмы;

  • для каждой “хорошей идеи” мы проверяем product market fit с помощью пользовательских интервью и исследования рынка;

  • идея обязательно должна быть с возможностью быстро собрать MVP

  • запускаемся на западный рынок.

В режиме поиска мы провели около месяца. Основной пул идей был связан с ИИ, кажется это было в основном вызвано профдеформацией, так как я специализируюсь на ML, да и вообще это горячая тема. В общем, за это время у нас было:

  • где то 15-25 боле-менее адекватных идей

  • 4 были интересные

  • 3 из них мы отвергли на стадии исследования

  • одну мы и выбрали.

Очень сложный способ заработать $300 - 2

Из интересных идей которые брали в обсуждении можно отметить: помощник для препода чтобы отвечать на письма студентов, инструмент для управления времени проведённым с детьми и фотошоп в котором только текстовые промпты. Но остановились мы на идее ИИ фотографий для резюме. Продукт должен работать следующим образом:

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

  • Мы генерируем 40-60 фотографии для резюме, LinkedIn и социальных сетей. Из которых 3-10 более менее нормальные, 1-2 пользователю нравятся и он прикрепляет их к резюме.

В этой идее нам понравилось следующее:

  • новая ниша, только недавно нейронки научились такое делать;

  • на рынке есть потребность, люди уже платят за фото в фотостудиях. Также я просмотрел сабредит r/photoshoprequst, и там было много заказов такого толка;

  • есть несколько конкурентов, на тот момент все они были запущены не так давно, из хайповых историй была только Lensa;

  • проект осуществим (то что в английксом называется feasible).

Октябрь: реализация

Первым делом мы пошли разбирать в матчасть (Dreambooth, FaceSwap/Ractor, deepfake, IP-Adapter/FaceID и прочие примочки), наспех делать прототип на себе самих, делать тестовую закупку у конкурентов.

С технической точки зрения продукт состоял из 3 больших частей:

  • сама генерация фотографий, ML на сервере с GPU;

  • лендинг, кабинет и платежи

  • бэкенд и база которые склеивали всё вместе;

  • позже добавилось мобильное приложение под iOS.

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

  • принимать платежи на сайте довольно хлопотно, если у вас нет возможности использовать Stripe;

  • можно быстро делать логотипы и графику в SD/Midjourney + минимально доработать в GIMP/Photoshop. Сильно экономит время.

Очень сложный способ заработать $300 - 3

Все это было сделано за 2 недели.

Однако, c самой генерацией фоток была целая куча проблем. По качеству генерации мы значительно отставали от конкурентов. Коротко в чём была проблема (если интересно как это работает в деталях - спрашивайте), есть 3 метода как могла работать генерация:

  1. Берём одну или несколько фотки пользователя, по ней понимаем возраст, национальность, телосложение и т.д. Генерируем изображение человека с похожими на пользователя параметрами, переклеиваем лицо.

  2. Берём фотки пользователя (5-20 штук), дообучаем модель на фотках пользователя, получаем чекпонит который способен генерировать новые изображения с пользователем.

  3. Берём фото пользователя, считаем дескриптор лица, генерируем изображение человека таким образом, что бы дескриптор сгенерированного лица совпадал с лицом пользователя.

Первый подход не сработал, лицо переклеивалось хорошо, но комплекцию и телосложение никак не удавалось воспроизвести, похожесть терялась. Третий подход обладал похожими проблемами, плюс еще и по лицам было видно что это не реальная фотка.

Нам удалось заставить работать только 2й вариант, пришлось добавить много хаков и постфильтраций, требовалось 4 часа времени GPU c 32 Gb памяти на дообучение модели под одного клиента. Но это работало (!!!), и нам удалось докрутить фотореалистичность что бы наше решение выигрывало у конкурентов в 90% случаев (на момент замеров)

Ноябрь: маркетинг

Весь ноябрь мы посвятили маркетингу, поставили себе цель в 20 продаж. Наш маркетинговый план был таким:

  • через друзей; если кто то выкладывал фотки в инсту → это приводило к 2-3 покупкам через друзей-друзей;

  • холодные продажи; в LinkedIn и Instagram писали 10-20 блогерам в день с предложением бесплатно попробовать продукт → бесплатные пользователи находились легко, но каких то значимых покупок мы не получили;

  • органический трафик; Instagram и TikTok снимали видосы и делали контент → не получили клиентов, получили меньше 10 подписчиков;

  • реклама в Instagram и Google, надо тратить деньги → потратили $150, получили 2х клиентов на которых заработали $30;

  • разный хитрый маркетинг на Reddit → получили 30 клиентов разово;

  • начали делать приложение для iOS c с прицелом на ASO [link].

Итого, в рекламе привлечение клиента стоило в 2.5 раза больше чем мы могли на нём заработать, но завёлся кое-какой органический трафик и нам удалось получить клиентов и обратную связь через Reddit, LinkedIn, Instagram и друзей.

В итоге за 3 месяца мы вышли в чистый плюс $300 на двоих. Это с учётом расходов на аренду серверов, бюджетов на рекламу и закупку фото у конкурентов.

Текст на флаге: мы делаем это не потому что это просто, мы думали что это будет просто.

Текст на флаге: мы делаем это не потому что это просто, мы думали что это будет просто.

Итого

  • С событий, описанных в этой стате, прошел почти год, ProfilePhoto находится в рабочем состоянии, но не развивается: счёт за сервера в месяц - $60, он приносит нам $70.

  • Для меня это был ценный опыт запуска пет проекта от начала до конца, хоть это и моветон так говорить, но “я многому научился”.

  • Ниша AI аватаров оказалась слишком легкодоступной, если в сентябре у нас было порядка 10 конкурентов, то в ноябре-декабре 2023 порядка 50.

  • Сценарий использования продукта - купил один раз. Непонятно как удержать пользователя. Сетевой эффект есть, но не получилось его оседлать.

  • Несмотря на развитие диффузионных сетей, какого то качественного скачка в качестве и похожести генерации фото за год не произошло.

  • Нас пытались купить 😉, написал чувак, предложил $1000 за всё, мы попросили $5000, договорились на $3000 и он пропал.

Автор: shaggyboo

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js