Описание
nvzhuang — это репозиторий на GitHub, предлагающий веб-сайт виртуальной примерки, который использует ИИ для генерации изображений женской одежды. Проект включает коллекцию из 1407 изображений, сгенерированных ИИ, и поддерживает как английские, так и китайские поисковые запросы, что делает его доступным для широкой аудитории. Он интегрируется с популярными сервисами генерации изображений ИИ, такими как OpenAI Images, Google Gemini и Doubao, и предоставляет пользователям возможность настраивать собственные базовые URL, API-ключи и модели.
Читать далее
Основное внимание в проекте nvzhuang уделяется безопасности и надежному развертыванию. Документ `AGENTS.md` содержит строгие рекомендации по безопасности для ИИ-агентов и сотрудников, подчеркивая принцип «нулевой утечки». Это включает абсолютный запрет на коммит реальных API-ключей, приватных токенов, паролей или сертификатов в репозиторий Git. Вместо этого разрешены только шаблонные конфигурационные файлы с пустыми или заполнительными полями ключей. Личная конфиденциальность и чувствительная информация также строго запрещены в коде, комментариях, сообщениях коммитов или описаниях PR.
Сервис на стороне сервера, построенный с использованием GoFrame, включает практики защитного программирования. Он обеспечивает многоуровневые механизмы резервного копирования, такие как автоматическая загрузка `config.example.yaml`, если `config.yaml` не создан явно. Порт сервиса жестко задан как `8000`, если он не настроен, что предотвращает случайное назначение высоких портов. Конфигурации Dockerfile и Docker Compose разработаны для готовности к использованию из коробки, обеспечивая наличие шаблонных конфигураций в процессе сборки и оркестрации.
Конфигурации пользователей на фронтенде, включая личные настройки моделей и исторические записи генерации, хранятся локально в браузере пользователя (localStorage/IndexedDB) и не сохраняются на диске или в журналах на стороне сервера. Проект также реализует строгую валидацию для внешних входных данных и параметров URL, разрешая только запросы с того же источника или локального обратного соединения (`127.0.0.1`/`localhost`) для чувствительных параметров, таких как `?tryon=`. Это предотвращает тихое перехватывание запросов и утечку приватных API-ключей или фотографий пользователей на ненадежные сторонние домены. Для публичных удаленных адресов строго требуется использование HTTPS для передачи учетных данных.
Инструкции по развертыванию предоставлены для Docker Compose, Docker Run и прямого выполнения командной строки, все они подчеркивают встроенное резервное копирование на порт 8000. Фронтенд приоритизирует адреса на стороне сервера из настроек пользователя, глобальных переменных и безопасно проверенных параметров URL, с локальным резервным копированием на `http://127.0.0.1:8000` для локального доступа. Проект нацелен на предоставление безопасного, гибкого и простого в развертывании решения для виртуальных примерок с использованием ИИ.
- КатегорияИИ-фотосъёмка товаров
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако, На своём сервере
- ПлатформыВеб
Основные функции nvzhuang
1407 изображений женской одежды, сгенерированных ИИ
Функциональность веб-сайта виртуальной примерки
Поддержка поиска на английском и китайском языках
Интеграция с OpenAI Images
Интеграция с Google Gemini
Интеграция с Doubao (豆包)
Настраиваемые базовые URL, API-ключи и модели ИИ
Строгие рекомендации по безопасности для ИИ-агентов и сотрудников
Запрет на коммит реальных API-ключей в репозиторий Git
Строгая валидация внешних параметров URL (например, `?tryon=`)
Автоматическое резервное копирование на `config.example.yaml`, если `config.yaml` отсутствует
Порт сервиса на стороне сервера по умолчанию установлен на 8000
Конфигурации пользователей на фронтенде хранятся локально в браузере
Требование HTTPS для публичных удаленных адресов на стороне сервера
Варианты развертывания с использованием Docker Compose и Docker Run
Начало работы с nvzhuang
Клонируйте репозиторий: Получите файлы проекта из репозитория на GitHub.
Настройте переменные окружения: Скопируйте `backend/.env.example` в `backend/.env` и заполните ваши API-ключи (например, `ARK_API_KEY`, `OPENAI_API_KEY`, `GEMINI_API_KEY`).
Разверните с помощью Docker Compose: Запустите `docker compose up -d`, чтобы собрать и запустить контейнер на стороне сервера, который будет слушать на порту 8000 по умолчанию.
Разверните с помощью Docker Run (альтернатива): Используйте команду `docker run` с соответствующими переменными окружения и сопоставлением портов.
Запустите напрямую из исходников (альтернатива): Перейдите в директорию `backend`, установите переменные окружения и выполните `go run main.go`.
Получите доступ к фронтенду: Статическая страница фронтенда автоматически подключится к серверу, приоритизируя настройки пользователя, глобальные переменные или локальное резервное копирование.
Варианты использования nvzhuang
- Виртуальная примерка одежды
- Исследование генерации изображений ИИ
- Вдохновение для дизайна моды
- Безопасная разработка приложений ИИ
- Развертывание проекта ИИ с открытым исходным кодом
