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Notícias da IndústriaJanuary 28, 2026By Thibault Mathian

Lucy 2.0 da Decart AI: A Revolução do Provador Virtual em Vídeo e Tempo Real

A Decart AI acabou de lançar o Lucy 2.0, um modelo de transformação de mundo em tempo real que permite trocar de roupa em vídeos ao vivo. Veja o impacto no e-commerce de moda.

O "Santo Graal" do e-commerce de moda sempre foi a experiência do espelho.

Imagens estáticas — mesmo aquelas de alta fidelidade geradas por IA que produzimos hoje — são um avanço gigantesco. Mas falta nelas a única coisa que dá ao comprador verdadeira confiança: A Física.

O tecido se ajusta quando eu viro? A saia tem movimento quando eu ando? Como a luz reflete no veludo quando eu me movo?

Nesta semana (26 de janeiro), a Decart AI revelou uma novidade impactante que nos coloca um passo mais perto de responder a essas perguntas em tempo real. Eles lançaram oficialmente o Lucy 2.0, um "modelo de transformação de mundo em tempo real" que muda o vídeo generativo da renderização offline para a interação ao vivo.

Enquanto os vídeos de demonstração mostram gamers mudando de skins na Twitch ou transformando seus quartos em cidades cyberpunk, as implicações para o varejo de moda são inegáveis.

Demonstração do Lucy 2.0 no LinkedIn:

O que é o Lucy 2.0?

O Lucy 2.0 é um modelo de vídeo generativo que não apenas cria vídeo — ele reveste a realidade ao vivo.

Usando uma webcam padrão, ele consegue trocar roupas, alterar fundos ou modificar atributos físicos a 30 quadros por segundo (fps) em resolução 1080p.

Diferente da Realidade Aumentada (AR) tradicional, que sobrepõe um modelo 3D rígido sobre você (muitas vezes parecendo um adesivo flutuante), o Lucy 2.0 utiliza difusão pura. Ele "entende" a física do mundo através da previsão pixel a pixel.

  • Ele sabe como um zíper separa o tecido quando você gira o corpo.
  • Ele sabe como um vestido deve dobrar quando você se senta.
  • Ele faz tudo isso sem mapas de profundidade, telas verdes (chroma key) ou malhas 3D.

O resultado? Um "espelho mágico" onde você pode se ver usando qualquer peça, movendo-se naturalmente, com latência quase zero (abaixo de 40ms).

A Barreira: O Custo Computacional (US$ 0,05/seg)

Se essa tecnologia existe, por que ela não está em todas as lojas Shopify hoje?

O Preço.

Rodar um modelo como o Lucy 2.0 exige um poder de GPU imenso (foi treinado e demonstrado em clusters massivos usando NVIDIA H100s e infraestrutura da Crusoe Cloud).

De acordo com o preço atual da API da Decart para edição de vídeo em tempo real:

  • Custo: Aprox. US$ 0,05 por segundo.

Vamos fazer as contas para uma sessão típica de e-commerce:

  • Um usuário passa 3 minutos (180 segundos) "provando" roupas diferentes.
  • Custo Total: US$ 9,00 por sessão de usuário.

Para um lojista, isso é insustentável. No e-commerce de moda, onde as margens são apertadas, você não pode pagar US$ 9 apenas para um cliente olhar um produto.

O Futuro: A Meta de US$ 0,20

No entanto, no mundo da IA, o que é "insustentável" hoje torna-se "padrão" amanhã.

Já estamos vendo o custo da geração de imagens despencar. O vídeo é o próximo passo. À medida que o hardware melhora (veja os chips "Sohu" da Etched, projetados especificamente para transformers) e os modelos se tornam mais eficientes, esses US$ 0,05/segundo cairão rapidamente.

O Número Mágico: US$ 0,20 por sessão.

Se o custo cair para cerca de US$ 0,20 por sessão, a matemática muda.

  • Se uma sessão de Provador Virtual (VTO) aumentar a taxa de conversão em 2% ou evitar um custo de frete reverso de US$ 15, pagar US$ 0,20 por essa experiência é uma decisão óbvia.

O Que Isso Significa para o Genlook

No Genlook, estamos atentos a essa evolução.

Atualmente, fornecemos a experiência de provador virtual estático líder de mercado. Ela cria resultados de alta fidelidade instantaneamente e de forma acessível. Esta é a solução correta para 2026.

Mas já enxergamos 2027 chegando.

Acreditamos que, em questão de meses, veremos versões otimizadas ou de código aberto (open-source) de modelos como o Lucy 2.0. Quando o preço atingir esse limite viável, estaremos prontos para integrar essa capacidade diretamente em nosso app para Shopify.

Imagine seus clientes abrindo a página do produto, ligando a webcam e vendo sua nova coleção neles mesmos — ao vivo.

Resumo

O Lucy 2.0 da Decart AI é um vislumbre do futuro próximo.

  • A Tecnologia: Geração de vídeo em tempo real com física perfeita (30fps).
  • Os Prós: Não necessita de modelos 3D, gratificação instantânea, alto engajamento.
  • Os Contras: Atualmente muito caro para o varejo (US$ 0,05/seg).
  • A Previsão: Os preços vão despencar e isso se tornará o padrão para o varejo de moda de alto nível até 2027.

Lojistas, preparem-se. O espelho está ficando online.


Enquanto o vídeo em tempo real não se torna acessível, você ainda pode oferecer aos seus clientes a melhor alternativa disponível. Experimente o Genlook gratuitamente e permita que eles provem suas roupas usando fotos hoje mesmo.

FAQ

Frequently Asked Questions

O que é o Lucy 2.0 da Decart AI?
Lançado em 26 de janeiro de 2026, o Lucy 2.0 é um modelo de ponta para transformação de mundo em tempo real. Ele utiliza IA generativa para transformar feeds de vídeo ao vivo instantaneamente — permitindo troca de personagens, mudanças de roupas e alterações de ambiente a até 30fps com latência quase zero.
Como o Lucy 2.0 difere das ferramentas atuais de Provador Virtual?
A maioria das ferramentas atuais de VTO (como o Genlook) gera resultados de alta fidelidade em **imagens estáticas**. O Lucy 2.0 trabalha em **transmissões de vídeo ao vivo**, permitindo que os usuários girem, caminhem e se movam enquanto a IA 'veste' a roupa neles em tempo real, sem o uso de malhas 3D (meshes).
O Lucy 2.0 já está disponível para lojas Shopify?
Ainda não diretamente. Embora a API esteja ativa, o custo computacional para edição de vídeo em tempo real está em torno de **US$ 0,05/segundo**, tornando-o proibitivo para sessões padrão de e-commerce (custaria cerca de US$ 9,00 por usuário).
Quando o provador virtual em vídeo será acessível?
Prevemos que dentro de 6 a 12 meses, técnicas de otimização como destilação de modelos e chips de inferência dedicados (como o Sohu da Etched) reduzirão os custos para uma faixa viável de **US$ 0,20 por sessão**.

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