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undress-service（Dress AI Service）是一个完全自托管的 AI 智能搭配服务：把衣柜里的衣服拍照上传，AI 自动打标分类，再根据场合与天气一键生成每日穿搭方案，还能用生成式 AI 画出"上身效果图"。照片不出本地，隐私零担心。

它能为新手解决什么穿搭难题？

每天花 10 分钟想"今天穿什么"，是很多人最头疼的小事。undress-service 把这件事变成了三步：

1. 📸衣柜数字化— 上传衣物照片，AI 自动识别品类（上装/下装/鞋履/配饰）、主色、面料、图案和适合的季节
2. 🧠智能搭配推荐— 按场合、季节、天气和风格偏好，从你的真实衣柜中组合出完整 look
3. 🎨AI 上身可视化— 基于 Stable Diffusion / FLUX 模型，生成穿搭效果图，先"看"再"穿"

相关功能入口：

• 衣柜上传与 AI 打标：app/routers/wardrobe.py
• AI 图像分析服务：app/services/ai_tagging.py

9 大场合预设：从通勤到聚会全覆盖

打开 app/models.py 可以看到，undress-service 内置了 9 种场合预设，覆盖绝大多数日常场景：

只需要调用一个接口POST /api/v1/outfits/generate，指定occasion参数，系统就会从你的衣柜里挑出颜色协调、符合场合的整套搭配，并给出推荐理由（color theory 色彩理论 + 嵌入向量相似度双引擎）。完整实现见 app/routers/outfits.py。

天气感知：下雨自动推风衣，夏天自动挑亚麻

这是 undress-service 最实用的能力之一——天气感知搭配（Weather-aware Styling）：

• 生成穿搭时传入weather_condition（如 "rain"、"snow"）和temperature（如 5.5），推荐引擎会据此调整叠穿层数和面料选择
• 下雨天优先推外套与防水单品，夏天倾向亚麻与轻薄面料，冬季则强调保暖层
• 支持对接 OpenWeather 实时天气 API，通过ENABLE_WEATHER与OPENWEATHER_API_KEY开启，配置项位于 app/config.py
• 服务健康状态接口会报告天气 API 的连接情况，方便排查：app/routers/health.py

一键生成你的每日穿搭：完整流程

把衣柜变成 AI 造型师，实际操作流程如下：

1. 上传衣物：调用POST /api/v1/wardrobe/upload批量上传照片（支持 JPG/PNG/WebP，单张最大 20MB），AI 自动完成分类、配色和季节打标
2. 生成搭配：调用POST /api/v1/outfits/generate，可指定场合、季节、天气、温度、风格偏好，还能用must_include锁定某件必穿单品（注意：衣柜至少需 3 件衣物）
3. 可视化预览：对任意一套搭配调用POST /api/v1/outfits/{id}/visualize，可选姿势、背景与写实/动漫风格，生成效果图
4. 收藏管理：满意的一键收藏（POST /api/v1/outfits/{id}/favorite），按场合筛选历史方案

完整 API 文档启动后可在http://localhost:8080/docs（Swagger UI）直接浏览调试。

快速部署：Docker 一条命令

得益于 Docker Compose 编排，部署只需一条命令：

docker-compose up -d

• 基础部署：docker-compose.yml
• NVIDIA GPU 加速（图像生成更快）：docker-compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d
• 搭配 Ollama 本地大模型做自然语言搭配推理：docker-compose.ollama.yml

服务默认监听8080端口，浏览器访问http://localhost:8080即可打开管理界面；数据与上传文件均保存在本地data/目录，全程自托管。

写在最后

undress-service 用不到三步就能把"今天穿什么"交给 AI：拍照入库 → 选场合+天气 → 一键出方案。9 大场合预设 + 天气感知 + AI 上身效果图，全部本地运行、免费开源（MIT 协议），非常适合想体验自托管 AI 应用的新手作为第一个实战项目。