GangTailorUpgrade/undress-service

👗 Dress AI Service – 자체 호스팅 AI 패션 어시스턴트

무엇인가요 – 개인 옷장의 디지털화, AI 기반의 패션 추천, 생성형 이미지 모델을 활용한 룩 시각화를 가능하게 하는 오픈소스 웹 서비스입니다. 모든 작업은 귀하의 컴퓨터에서 실행되며(도커 또는 일반 파이썬 환경), 사진이 클라우드로 전송되지 않습니다.

핵심 기능 (README에 설명됨)

기능	작동 방식
옷장 디지털화	옷 아이템 사진을 업로드합니다. 백엔드는 CLIP 추론을 통해 각 아이템에 자동 태그(카테고리, 색상, 무늬, 소재, 계절)를 부여하고 유사도 검색을 위한 임베딩을 저장합니다.
패션 코디 생성	규칙 기반 패션 논리(색상 이론, 행사 종류, 날씨)와 CLIP 기반 유사성, 그리고 선택적으로 LLM(Ollama)을 사용해 스타일에 대한 추론을 결합한 하이브리드 엔진입니다.
가상 시착	Stable Diffusion XL, FLUX-1-schnell 또는 기타 로컬 확산 모델을 사용해 추천된 코디의 사실적인 렌더링을 생성합니다.
날씨 인식	OpenWeather(API 키 필요)에서 실시간 데이터를 가져와 현재 조건에 적합한 레이어링을 제안합니다.
분석 및 보조 기능	옷장 통계(가장 자주 착용한 색상, 빠진 아이템), 색상 팔레트 추출, 중복 감지, 즐겨찾기 컬렉션, PNG/PDF 내보내기, 공유 가능한 링크.

기술 스택 (README에서)

백엔드 – FastAPI (Python 3.11)로 비동기 엔드포인트 제공, 기본은 SQLite (PostgreSQL은 선택 사항).
AI/ML – 이미지 태깅은 CLIP, 이미지 생성은 Stable Diffusion XL / FLUX-1-schnell, 자연어 추론은 선택적 Ollama LLM (예: llama 3.2).
프론트엔드 – 일반 HTML + Tailwind CSS, 동일한 FastAPI 프로세스에서 제공; 드래그 앤 드롭 업로드 및 실시간 미리보기 지원.
컨테이너화 – Docker + Docker-Compose (GPU 대응 compose 파일 제공).
기타 서비스 – 날씨 API 연동, 선택적 PostgreSQL, 선택적 Ollama 서버.

빠른 시작 (Docker – 추천)

# 리포지토리 클론 (리포지토리 이름은 "undress-service"이지만 앱은 "dress-ai-service" 폴더에 있음)
git clone https://github.com/GangTailorUpgrade/undress-service.git
cd dress-ai-service
cp .env.example .env               # 날씨 키나 사용자 정의 DB URL을 설정하고 싶다면 편집
docker-compose up --build          # http://localhost:8080에 FastAPI 서버 추가

UI는 http://localhost:8080 에서 접근 가능합니다.

로컬 Python 대안 – venv 생성, requirements.txt 설치, scripts/download_models.py 실행으로 CLIP 및 확산 체크포인트 다운로드 후 uvicorn app.main:app --reload로 시작.

API 표면 (요약)

POST /api/v1/wardrobe/upload – 옷 아이템 추가.
GET /api/v1/wardrobe/items – 저장된 아이템 목록 조회.
POST /api/v1/outfits/generate – 특정 행사/날씨에 맞는 코디 세트 요청.
POST /api/v1/outfits/{id}/visualize – 특정 코디의 확산 이미지 생성.
CRUD, 즐겨찾기, 분석, 헬스 체크용 추가 엔드포인트. Swagger UI는 /docs 에서 사용 가능.

누구에게 유용할까?

패션 애호가 – 개인용 디지털 옷장과 스타일 제안을 원하는 사람.
백화점/브랜드 오너 – 제3자 데이터 유출 없이 자체 호스팅 카탈로그 + AI 스타일링 도구를 원하는 사람.
개발자 / 연구자 – CLIP 태깅, 규칙 기반 추천, 확산 기반 시각화를 결합한 즉시 사용 가능한 파이프라인에 관심 있는 사람.
개인정보 보호에 민감한 사용자 – 클라우드 업로드 없이 AI 기반 스타일링을 원하는 사람.

확장 가능한 포인트

모델 교체 – .env 변수를 다른 확산 체크포인트(현실적, 애니메이션, 스케치)로 지정 가능.
플러그인 시스템 – 사용자 정의 추천 엔진 추가 가능.
Ollama 통합 – 더 풍부한 코디 설명을 위한 선택적 로컬 LLM.
미래 로드맵 – 모바일 앱, 소셜 공유, 전자상거래 수입, 3D 아바타, 지속 가능성 점수, AI 쇼핑 어시스턴트.

라이선스

MIT – 개인, 학술, 상업적 사용에 자유롭게 사용 가능.

결론: Dress AI Service는 이미지 분류, 생성 확산, 선택적 LLM 추론을 결합한 진정한 자체 호스팅 AI 애플리케이션으로, 옷 사진 컬렉션을 스마트하고 개인정보 보호를 고려한 패션 어시스턴트로 전환합니다.