如何快速上手Wardrobe：10分钟搭建个人AI衣橱的5步完整教程

【免费下载链接】wardrobeYour clothes, extracted and organized with gpt-image.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wardro/wardrobe

Wardrobe 是一个本地优先（Local-first）的个人AI 衣橱管理工具：它利用 gpt-image 等 OpenAI 图像模型，自动把你照片里的每一件衣物抠图、提取、生成模特上身效果图，并整理成分类清晰的数字衣橱。所有照片、任务记录和 JSON 数据库都保存在本地data/目录，隐私有保障。本文将带你用 5 个步骤，在 10 分钟内搭建属于自己的 AI 衣橱。

第1步：获取 Wardrobe 项目代码

Wardrobe 基于 React + Vite 构建，要求Node.js 22 及以上版本。先确认环境：

node -v # 应显示 v22.x 或更高

然后克隆仓库并进入目录：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wardro/wardrobe cd wardrobe

第2步：一键安装依赖

npm install

项目依赖清单见 package.json，包含 Vite、React 19、Sharp（图像处理）等，安装脚本会自动处理。

第3步：配置 API Key 和参考照片（最关键的一步）

复制配置模板并填入你的 OpenAI API Key：

cp .env.example .env

编辑.env，填入OPENAI_API_KEY。模板文件 .env.example 中同时提供了常用默认值，一般无需改动：

⚠️ 别忘了在data/model-reference.png放一张你自己的 PNG 参考照——导入功能在 API Key 和参考照都就绪前会保持禁用，这是新手最常踩的坑。

第4步：启动本地服务

npm run dev

打开浏览器访问localhost:5173，就能看到你的 AI 衣橱画廊了。开发服务由 vite.config.mjs 配置，并挂载了导入任务 API（scripts/import-job-api.mjs）和响应式图片 API。

第5步：导入衣物，生成你的专属衣橱

启动后有三种方式把衣服"搬"进衣橱：

1. Web UI 直接导入（推荐新手）：在页面上拖拽、粘贴或上传穿搭照片。导入流程由 src/import-flow.jsx 实现，AI 会依次完成三个阶段：

• 检测（crop）：用视觉模型找出照片里每件衣物并裁剪
• 抠图（garment）：生成干净的电商级产品抠图
• 模特图（modeled）：基于你的参考照生成上身效果图

每个阶段都支持审批、拒绝或带提示词重新生成，不满意可以反复调整，最终成果会写入本地data/library.json。

2. Codex 技能批量导入：仓库内置了两个 AI 技能，打开 Codex 后直接用自然语言指挥即可：

• 导入技能.agents/skills/import-clothes/SKILL.md：$import-clothes 把 ~/Pictures/outfits 里的衣服导入衣橱并生成模特图
• 搭配技能.agents/skills/generate-outfits/SKILL.md：$generate-outfits 从我的衣橱中生成 5 套模特穿搭

3. 手动编辑完善：点击画廊中的任意单品，可在右侧面板中修改名称、品类（上装/外套/下装/配饰/鞋）、主色、辅色和标签——编辑逻辑见 src/App.jsx，顶部还能按 ALL、TOPS、JACKETS、BOTTOMS、ACCESSORIES、SHOES、OUTFITS 快速筛选。

常见问题速查

小结

从克隆仓库到第一批衣物进入衣橱，整个过程只需 5 步：克隆 → 安装 → 配置 → 启动 → 导入。Wardrobe 的最大亮点在于本地优先 + 可审批的 AI 工作流——每一张 AI 生成的图都由你把关，你的衣橱数据永远不会离开自己的电脑。更多细节可阅读 README.md 与 CONTRIBUTING.md。快去把你的衣柜变成一座 AI 驱动的时尚数据库吧！

【免费下载链接】wardrobeYour clothes, extracted and organized with gpt-image.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wardro/wardrobe