手机相册里存了几千张照片，衣柜里的衣服却总觉得搭不出新意。这不是你一个人的烦恼——很多女生都有这样的困扰：明明衣服不少，但每天出门前还是不知道穿什么。

最近有一个叫 Wardrobe 的开源项目恰好解决了这个痛点。开发者把相册里的照片交给 AI，自动识别每件衣物、生成干净单品图，还能从已有衣物中搭配出完整造型。开源两周就收获了 1500+ Star。

它的核心思路很清晰：先识别，再整理，最后搭配。整个过程由 AI 驱动，但每一步都有人工确认环节，确保最终结果是你真正想要的。

把相册变成数字衣橱

Wardrobe 的入口很简单——给它一张日常穿搭照，哪怕照片里同时出现了上衣、裤子、鞋子也没关系。AI 会先识别其中的每件衣物，再调用图片 API 生成去背景的干净单品图。

处理完成后，衣服会自动按类别归档：上衣、外套、下装、配饰、鞋子。原始照片、生成的单品图和衣橱数据库都保存在项目本地目录中。

打开项目自带的网页界面，就能看到整洁的单品图库。再也不用在几万张手机照片里翻来翻去了。

开源地址：github.com/tandpfun/wardrobe

每件衣服都有自己的资料卡

识别出衣物只是第一步。Wardrobe 的亮点在于它为每件单品建立了完整的资料卡——名称、分类、主色与辅助色、风格标签（休闲、复古等）都可以自定义编辑。

页面会从图片中自动提取一组候选颜色，你可以直接点选，也可以从衣服图片上重新取色。整套界面已经有了成熟的产品雏形，支持拖拽、粘贴、编辑、审核、重新生成和批准入库的全流程操作。

苏米注：AI 识别难免出错，但 Wardrobe 的设计很务实——识别错了可以手动修正，单品图生成不满意也能重新来。最终入库的内容都由你亲自确认，不是 AI 说了算。

两套 Codex Skills：导入与搭配

Wardrobe 还提供了两套 Codex Skills，让 AI 助手能直接操作你的衣橱。

import-clothes：批量导入照片

给它一个照片文件夹，它会自动完成一系列工作：检查所有图片、列出其中出现的衣物、去重、裁切参考区域、生成透明单品图，最后逐张检查结果。只有通过检查的衣服才会保存到衣橱中。

generate-outfits：智能搭配造型

从已有衣物中搭配完整造型。Skill 会先问你想生成几套，还可以结合季节、场合和穿衣风格来筛选组合。每套搭配至少包含上衣和下装，也能加入外套、鞋子或配饰。完成后会使用个人参考照生成 Lookbook 效果图。

本地部署指南

项目要求 Node.js 22 或更高版本。下面是完整的安装步骤：

1. 克隆仓库并安装依赖：

   git clone https://github.com/tandpfun/wardrobe.git
   cd wardrobe
   npm install

2. 复制环境变量文件：

   cp .env.example .env

3. 编辑 .env，填入你的 OpenAI API Key：

   OPENAI_API_KEY=你的API密钥

4. 准备一张清晰的个人 PNG 参考照，放到：

   data/model-reference.png

5. 启动开发服务器：

   npm run dev

启动后浏览器打开 http://localhost:5173 即可进入衣橱页面。

踩坑记录：没有配置 API Key 和参考照时，网页仍然可以正常启动，但 AI 导入功能会处于禁用状态。如果需要批量整理相册，确保 API Key 已正确配置。

想批量整理相册的话，可以在 Codex 中打开这个仓库，直接调用上面提到的两套 Skills 即可。