الوصف
nvzhuang هو مستودع على GitHub يقدم موقعًا لتجربة الملابس الافتراضية يستفيد من الذكاء الاصطناعي لإنشاء صور مرجعية للملابس النسائية. يتضمن المشروع مجموعة من 1407 صورة مرجعية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ويدعم استعلامات البحث باللغتين الإنجليزية والصينية، مما يجعله متاحًا لقاعدة مستخدمين واسعة. يتكامل مع خدمات توليد الصور بالذكاء الاصطناعي الشهيرة مثل OpenAI Images وGoogle Gemini وDoubao، ويوفر مرونة للمستخدمين لتكوين عناوين URL الأساسية ومفاتيح API والنماذج المخصصة.
قراءة المزيد
تركز nvzhuang بشكل أساسي على الأمان والنشر القوي. توضح وثيقة `AGENTS.md` إرشادات أمان صارمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي والمتعاونين، مع التأكيد على "مبدأ عدم التسرب". يشمل ذلك الحظر المطلق على الالتزام بمفاتيح API الحقيقية أو الرموز الخاصة أو كلمات المرور أو مفاتيح الشهادات في مستودع Git. بدلاً من ذلك، يُسمح فقط بملفات تكوين القالب مع حقول المفاتيح الفارغة أو النمطية. كما يُحظر بشدة الخصوصية الشخصية والمعلومات الحساسة في الشيفرة أو التعليقات أو رسائل الالتزام أو أوصاف PR.
تتضمن الخدمة الخلفية، المبنية باستخدام GoFrame، ممارسات ترميز دفاعية. تضمن آليات تراجع متعددة الطبقات، مثل تحميل `config.example.yaml` تلقائيًا إذا لم يتم إنشاء `config.yaml` بشكل صريح. يتم تعيين منفذ الخدمة الخلفية بشكل ثابت إلى `8000` عند عدم تكوينه، مما يمنع تعيينات المنافذ العالية العشوائية. تم تصميم تكوينات Dockerfile وDocker Compose لتكون جاهزة للاستخدام من الصندوق، مما يضمن وجود تكوينات القالب أثناء مراحل البناء والتنظيم.
تُخزن تكوينات المستخدم في الواجهة الأمامية، بما في ذلك إعدادات النموذج الشخصية وسجلات التوليد التاريخية، محليًا في متصفح المستخدم (localStorage/IndexedDB) ولا يتم الاحتفاظ بها على القرص أو سجلات الخادم بواسطة الخدمة الخلفية. كما ينفذ المشروع تحققًا صارمًا من المدخلات الخارجية ومعلمات URL، مما يسمح فقط بالمعلمات ذات الأصل نفسه أو التكرار المحلي (`127.0.0.1`/`localhost`) للمعلمات الحساسة مثل `?tryon=`. يمنع ذلك اختطاف الطلبات بصمت وتسريب مفاتيح API الخاصة أو صور المستخدمين إلى مجالات طرف ثالث غير موثوق بها. يتم فرض استخدام HTTPS بشكل صارم لعناوين الخدمة الخلفية العامة.
تُقدم تعليمات النشر لـ Docker Compose وDocker Run والتنفيذ المباشر من سطر الأوامر، مع تسليط الضوء على التراجع المدمج إلى المنفذ 8000. تعطي الواجهة الأمامية الأولوية لعناوين الخدمة الخلفية من إعدادات المستخدم والمتغيرات العالمية ومعلمات URL التي تم التحقق منها بأمان، مع تراجع محلي إلى `http://127.0.0.1:8000` للوصول المحلي. يهدف المشروع إلى توفير حل آمن ومرن وسهل النشر لتجارب تجربة الملابس الافتراضية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
- الفئةتصوير المنتجات بالذكاء الاصطناعي
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرسحابي, استضافة ذاتية
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ nvzhuang
1407 صورة مرجعية للملابس النسائية تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي
وظيفة موقع تجربة الملابس الافتراضية
يدعم البحث باللغتين الإنجليزية والصينية
التكامل مع OpenAI Images
التكامل مع Google Gemini
التكامل مع Doubao (豆包)
عنوان URL الأساسي ومفتاح API ونموذج الذكاء الاصطناعي القابل للتخصيص
إرشادات أمان صارمة لوكلاء الذكاء الاصطناعي والمتعاونين
حظر الالتزام بمفاتيح API الحقيقية في مستودع Git
تحقق صارم من معلمات URL الخارجية (مثل `?tryon=`)
التراجع التلقائي إلى `config.example.yaml` إذا كانت `config.yaml` مفقودة
تعيين منفذ الخدمة الخلفية الافتراضي إلى 8000
تخزين تكوينات المستخدم في الواجهة الأمامية محليًا في المتصفح
فرض HTTPS لعناوين الخدمة الخلفية العامة
خيارات نشر Docker Compose وDocker Run
البدء مع nvzhuang
استنساخ المستودع: احصل على ملفات المشروع من مستودع GitHub.
تكوين متغيرات البيئة: انسخ `backend/.env.example` إلى `backend/.env` واملأ مفاتيح API الخاصة بك (مثل `ARK_API_KEY`، `OPENAI_API_KEY`، `GEMINI_API_KEY`).
النشر باستخدام Docker Compose: قم بتشغيل `docker compose up -d` لبناء وبدء حاوية الخدمة الخلفية، التي ستستمع على المنفذ 8000 بشكل افتراضي.
النشر باستخدام Docker Run (بديل): استخدم أمر `docker run` مع متغيرات البيئة المناسبة وتعيين المنفذ.
التشغيل مباشرة من المصدر (بديل): انتقل إلى دليل `backend`، واضبط متغيرات البيئة، ونفذ `go run main.go`.
الوصول إلى الواجهة الأمامية: ستتصل صفحة الواجهة الأمامية الثابتة تلقائيًا بالخدمة الخلفية، مع إعطاء الأولوية لإعدادات المستخدم والمتغيرات العالمية أو التراجع المحلي.
حالات استخدام nvzhuang
- تجربة الملابس الافتراضية
- استكشاف توليد الصور بالذكاء الاصطناعي
- إلهام تصميم الأزياء
- تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الآمنة
- نشر مشروع ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر
