Локально размещаемый веб-интерфейс для ImageMagick: удаление фона с помощью AI в один клик, пакетная обработка и редактор с предпросмотром; развёртывание через Docker.
- Звёзды
- 786
- Форки
- 163
- Открытые issues
- 70
- Последний коммит
- позавчера
Что это?
Wardrowbe — веб-приложение для самостоятельного управления гардеробом. Вы загружаете фотографии одежды, а AI-модель определяет такие характеристики, как цвет, узор и стиль, и добавляет их в описание каждой вещи. Подборки образов учитывают местную погоду, повод и ваши предпочтения. Ежедневные рекомендации можно получать через ntfy, Mattermost или по электронной почте.
Приложение также ведёт историю ношения вещей, оценки и отзывы, показывает статистику о том, что вы носите, а что остаётся без дела, и включает учёт стирок и сочетаний одежды. Для каждого члена семьи можно создать отдельный гардероб. Приложение запускается через Docker Compose с PostgreSQL, Redis и фоновой задачей; фронтенд написан на Next.js, а бэкенд — на FastAPI.
AI-модуль можно подключать разными способами: использовать Ollama для полностью локального инференса, OpenAI или любой API, совместимый с OpenAI. Для входа доступны встроенная учётная запись для разработки, OIDC или forward-auth через обратный прокси.
Ключевые возможности
- 01Загружайте фотографии одежды, чтобы AI определил её цвета, узоры и стиль
- 02Получайте подборки образов с учётом погоды, повода и предпочтений
- 03Получайте ежедневные уведомления через ntfy, Mattermost или по электронной почте
- 04Отслеживайте историю ношения, оценки, стирки и статистику использования вещей
- 05Создавайте отдельные гардеробы для членов семьи
- 06Используйте Ollama, OpenAI или любой API, совместимый с OpenAI
Сценарии использования
- Выбирать, что надеть утром, с учётом прогноза погоды на день
- Проверять гардероб и находить одежду, которую вы редко носите
- Запускать приватное локальное приложение для гардероба с полностью офлайн-моделью AI
- Управлять образами нескольких членов семьи в одной установке
Быстрый старт
- 1
Клонируйте репозиторий
git clone https://github.com/Anyesh/wardrowbe.git - 2
Перейдите в папку проекта и скопируйте пример файла окружения
cd wardrowbe && cp .env.example .env - 3
Загрузите образы и запустите контейнеры
docker compose pull && docker compose up -d - 4
Выполните миграции базы данных
docker compose exec backend alembic upgrade head
Что важно знать
- Для работы нужны Docker и около 4 ГБ оперативной памяти, если используются локальные модели Ollama.
- Для маркировки одежды и подбора образов нужен сервис ИИ: локальная модель Ollama или ключ API OpenAI.
- Для входа в разработческой конфигурации пароль не нужен. Прежде чем открывать доступ к приложению за пределами своей машины, задайте секреты.
Темы
Частые вопросы
- Что такое wardrowbe?
- Самостоятельно размещаемый менеджер гардероба: фотографируйте одежду, поручите AI её категоризацию и получайте подборки образов с учётом погоды и повода. Wardrowbe — веб-приложение для самостоятельного управления гардеробом. Вы загружаете фотографии одежды, а AI-модель определяет такие характеристики, как цвет, узор и стиль, и добавляет их в описание каждой вещи. Подборки образов учитывают местную погоду, повод и ваши предпочтения. Ежедневные рекомендации можно получать через ntfy, Mattermost или по электронной почте.
- wardrowbe можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- wardrowbe распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- wardrowbe всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в wardrowbe — 18 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать wardrowbe?
- Выбирать, что надеть утром, с учётом прогноза погоды на день Проверять гардероб и находить одежду, которую вы редко носите Запускать приватное локальное приложение для гардероба с полностью офлайн-моделью AI Управлять образами нескольких членов семьи в одной установке
- Как установить wardrowbe?
- Клонируйте репозиторий: git clone https://github.com/Anyesh/wardrowbe.git Перейдите в папку проекта и скопируйте пример файла окружения: cd wardrowbe && cp .env.example .env Загрузите образы и запустите контейнеры: docker compose pull && docker compose up -d Выполните миграции базы данных: docker compose exec backend alembic upgrade head
- Где скачать wardrowbe?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Anyesh/wardrowbe
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Локальный open-source конструктор резюме, который адаптирует основное резюме под каждую вакансию с помощью локальных или облачных LLM.
Самостоятельно размещаемый AI-монитор акций Китая, Гонконга и США: портфель, ценовые оповещения, анализ на базе TradingAgents и автоматические отчёты.
Локальная self-hosted база знаний по видео: индексирует ролики, транскрибирует речь, анализирует кадры и позволяет искать сцены на естественном языке.
Самостоятельно размещаемый монитор горячих новостей: собирает тренды китайских платформ и RSS-лент, фильтрует их по ключевым словам или с помощью AI и отправляет сводки в чаты и по email.
Открытый AI-помощник и почтовый клиент для Gmail и Outlook: он организует входящие и заранее готовит черновики ответов.