使用 Agent 来管理你的衣橱的开源项目来了。
快把这个项目分享给你的女朋友,让她整起来。
对开源项目用 AI 解决了一个很普适的痛点, 尤其是女生。
衣服其实不少,只是买回来之后越堆越深。以前穿过什么、哪件衬衫能配哪条裤子,就记不清了。


国外开发者把相册里的照片交给 AI,让它找出自己穿过的每件衣服,整理成独立单品。
接着再从这些衣服里挑选新搭配,把完整造型渲染到本人身上。
现在这个开源项目开源了,叫 Wardrobe。开源两周就 1500 多的 Starl 了。

01
把相册变成数字衣橱
用 Wardrobe 这个开源项目。
你可以扔给它一张普通穿搭照。照片里同时出现了上衣、裤子、鞋子也没关系,工具先识别其中的衣物,再由 Images API 生成干净的单品图。
处理完成后,衣服会按照上衣、外套、下装、配饰和鞋子分类。原始照片、生成图片和衣橱数据库都放在项目本地目录里。
打开网页,就能看到一个干净的单品图库。
终于不用在几万张手机照片里乱翻了。
arduino
开源地址:https://github.com/tandpfun/wardrobe
每件衣服都有自己的资料卡
识别出衣服只是第一步,Wardrobe 还会给每件单品建立资料。
点开衣服后,可以修改名称和分类,调整主色与辅助色,再补充休闲、复古等细节标签。
页面会从图片里提取一组候选颜色,你可以点选,也可以从衣服图片上重新取色。

这套界面已经有了产品雏形。
它支持拖拽、粘贴、编辑、审核、重新生成和批准入库。AI 识别错了可以改,单品图生成得不对也能重来。
最后留下来的内容由你确认。

02
支持 SKills
Wardrobe 开源项目还有两个 Codex Skills。
第一套叫 import-clothes,负责把照片导入衣橱。

你给它一个照片文件夹,它会先检查所有图片,列出其中出现的衣服,然后去重、裁切参考区域、生成透明单品图,再逐张检查结果。
通过检查的衣服才会保存起来。
第二套叫 generate-outfits,负责从已有衣物里搭配完整造型。

它会先问你想生成几套,还可以结合季节、场合和穿衣风格来挑选组合。
每套搭配至少包含上衣和下装,也能加入外套、鞋子或配饰。完成后,Skill 会使用个人参考照生成 Lookbook 图片。
03
如何使用
项目要求 Node.js 22 或更高版本。先把代码拉到本地并安装依赖:
bash
git clone https://github.com/tandpfun/wardrobe.git
cd wardrobe
npm install
cp .env.example .env
npm run dev
接着打开 .env,填入自己的 OpenAI API Key:
ini
OPENAI_API_KEY=你的_API_Key
再准备一张清晰的个人 PNG 参考照,放到:
bash
data/model-reference.png
浏览器打开 http://localhost:5173,就能进入衣橱页面。
没有配置 API Key 和参考照时,网页仍然可以启动,但 AI 导入功能会保持禁用。
想批量整理相册,可以在 Codex 中打开这个仓库,再调用前面提到的两套 Skills。