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项目名称： 云尚衣橱

核心功能模块：

技术栈选型：

架构设计概览：

详细功能点实现思路：

数据库设计 (MongoDB 示例):

开发步骤建议：

关键注意事项和挑战：

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项目名称： 云尚衣橱

核心功能模块：

1. 用户系统 (User System)

2. 我的衣柜 (My Wardrobe)

3. 虚拟试衣间 (Virtual Try-On Room)

4. AI 穿搭助手 (AI Styling Assistant)

技术栈选型：

• 前端： 微信小程序 (WXML, WXSS, JavaScript)

• 后端： Node.js + Express.js

• 数据库： MongoDB (适合存储非结构化的衣物信息和用户数据) 或 PostgreSQL (如果关系型更适合你的数据模型)

• 图像存储： 云存储服务 (如 腾讯云 COS, 阿里云 OSS, AWS S3) - 必须，不能直接存服务器磁盘或数据库。

• AI 服务：

  • 衣物识别：

    • 第三方 AI 平台 API (如 腾讯云智能图像、阿里云视觉智能开放平台、百度 AI 开放平台、Google Cloud Vision AI) - 推荐，快速集成

    • 自训练模型 (需要大量数据和专业知识，初期不推荐)

  • 虚拟试衣： 这是技术难点最高的环节。

    • 高度复杂方案： 使用基于 GAN (生成对抗网络) 或 Diffusion Model 的专业虚拟试衣 API 或自研模型 (如
      VITON, CP-VTON 等论文的实现)。这需要强大的算力、专业算法知识，成本高。

    • 中等复杂方案：

      1. 人体关键点检测 API: (如 MediaPipe, OpenPose API) 获取用户照片中的姿态和轮廓。

      2. 衣物分割 API: (或基础图像识别 API) 将衣物从背景中抠出来。

      3. 图像变形与融合: 使用图像处理库 (如 sharp in Node.js, 或更专业的 OpenCV) 尝试将抠出的衣物根据人体关键点进行形变，然后叠加到用户照片上。效果可能不如专业方案自然。

    • 简化方案 (初期 MVP): 允许用户手动调整衣物图片的大小、位置、角度，简单叠加在用户照片上。体验较差，但实现最简单。

  • AI 穿搭助手：

    • 大型语言模型 (LLM) API (如 OpenAI GPT 系列, Google Gemini, Anthropic Claude, 或国内的文心一言、通义千问 API)。

架构设计概览：

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|   微信小程序 (FE)   | ---> |   Node.js Express   | ---> |    AI Services (API)   |
|  - 用户界面         |      |    (BE - API)       |      |  - 衣物识