説明
nvzhuangは、AIを活用して女性用衣服の参考画像を生成するバーチャル試着ウェブサイトを提供するGitHubリポジトリです。このプロジェクトには、1407枚のAI生成の参考画像が含まれており、英語と中国語の検索クエリの両方をサポートしているため、幅広いユーザーベースにアクセス可能です。OpenAI Images、Google Gemini、Doubaoなどの人気のAI画像生成サービスと統合されており、ユーザーがカスタムベースURL、APIキー、モデルを設定する柔軟性を提供します。
続きを読む
nvzhuangプロジェクトの核心は、セキュリティと堅牢なデプロイメントです。`AGENTS.md`ドキュメントには、AIエージェントとコラボレーターのための厳格なセキュリティガイドラインが記載されており、「ゼロ漏洩原則」を強調しています。これには、実際のAPIキー、プライベートトークン、パスワード、または証明書キーをGitリポジトリにコミットすることを絶対に禁止することが含まれます。代わりに、空のまたはプレースホルダーキーのフィールドを持つテンプレート構成ファイルのみが許可されています。個人のプライバシーや機密情報も、コード、コメント、コミットメッセージ、またはPRの説明に厳格に禁止されています。
GoFrameで構築されたバックエンドサービスは、防御的コーディングプラクティスを取り入れています。`config.yaml`が明示的に作成されていない場合は、`config.example.yaml`を自動的に読み込むなどの多層フォールバックメカニズムを確保しています。サービスポートは、構成されていない場合に`8000`にハードコーディングされており、ランダムな高ポートの割り当てを防いでいます。DockerfileとDocker Composeの構成は、ビルドおよびオーケストレーションフェーズ中にテンプレート構成が整っていることを保証するために、すぐに使用できるように設計されています。
フロントエンドのユーザー構成、個人のモデル設定や履歴生成記録は、ユーザーのブラウザ（localStorage/IndexedDB）にローカルに保存され、バックエンドによってディスクやサーバー側のログに永続化されることはありません。このプロジェクトは、外部入力やURLパラメータに対して厳格な検証を実施しており、`?tryon=`のような機密パラメータに対しては、同一オリジンまたはローカルループバック（`127.0.0.1`/`localhost`）のみを許可しています。これにより、リクエストの静かなハイジャックや、信頼できないサードパーティのドメインへのプライベートAPIキーやユーザーフォトの流出を防ぎます。公共のリモートアドレスは、資格情報の送信にHTTPSを使用することを厳格に強制されています。
Docker Compose、Docker Run、直接コマンドライン実行のためのデプロイメント手順が提供されており、すべてがポート8000への組み込みフォールバックを強調しています。フロントエンドは、ユーザー設定、グローバル変数、またはローカルアクセスのための`http://127.0.0.1:8000`へのローカルフォールバックを優先して、バックエンドアドレスを優先します。このプロジェクトは、AIを活用したバーチャル試着体験のための安全で柔軟、かつ簡単にデプロイ可能なソリューションを提供することを目指しています。
- カテゴリーAI 商品写真
- 料金モデルオープンソース
- デプロイクラウド, セルフホスト
- プラットフォームWeb
nvzhuangの主要機能
1407枚のAI生成の女性用衣服の参考画像
バーチャル試着ウェブサイト機能
英語と中国語の検索をサポート
OpenAI Imagesとの統合
Google Geminiとの統合
Doubao（豆包）との統合
カスタマイズ可能なベースURL、APIキー、AIモデル
AIエージェントとコラボレーターのための厳格なセキュリティガイドライン
実際のAPIキーをGitリポジトリにコミットすることの禁止
外部URLパラメータ（例：`?tryon=`）の厳格な検証
`config.yaml`が欠落している場合の`config.example.yaml`への自動フォールバック
デフォルトのバックエンドサービスポートは8000に設定
フロントエンドのユーザー構成はブラウザにローカルに保存
公共のリモートバックエンドアドレスに対するHTTPSの強制
Docker ComposeおよびDocker Runのデプロイメントオプション
nvzhuangをはじめる
リポジトリをクローンする：GitHubリポジトリからプロジェクトファイルを取得します。
環境変数を設定する：`backend/.env.example`を`backend/.env`にコピーし、APIキー（例：`ARK_API_KEY`、`OPENAI_API_KEY`、`GEMINI_API_KEY`）を入力します。
Docker Composeでデプロイする：`docker compose up -d`を実行してバックエンドコンテナをビルドし、デフォルトでポート8000でリッスンします。
Docker Runでデプロイする（代替）：適切な環境変数とポートマッピングを使用して`docker run`コマンドを実行します。
ソースから直接実行する（代替）：`backend`ディレクトリに移動し、環境変数を設定して`go run main.go`を実行します。
フロントエンドにアクセスする：フロントエンドの静的ページは自動的にバックエンドに接続し、ユーザー設定、グローバル変数、またはローカルフォールバックを優先します。
nvzhuangの使用例
- バーチャル衣服試着
- AI画像生成の探求
- ファッションデザインのインスピレーション
- 安全なAIアプリケーション開発
- オープンソースAIプロジェクトのデプロイメント
