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Wardrobe: AIによる衣類抽出と整理（GPT-Image搭載）

WardrobeはOpenAIのGPT-Imageを使用して、写真から衣類を検出・抽出・整理し、オプションでモデル着用のコーディネート画像も生成します。オープンソースでローカルファースト。

Wardrobeとは？

Wardrobeは、OpenAIのGPT-Imageモデルを使用して、写真から自動的に衣類を検出、抽出、整理するオープンソースツールです。単なるタグ付けを超え、クリーンな商品風カットアウトの作成、モデル着用のエディトリアルプレビューの生成、さらには完全なコーディネートの提案まで行います。すべてのデータはローカルマシンに保存されます。

なぜこれが重要なのか

デジタルワードローブの管理は面倒です。ほとんどのソリューションは手動タグ付けが必要か、プライバシーに疑問のあるクラウドサービスに写真を送信します。Wardrobeは両方の問題を解決します：

  • プライバシーファースト：オリジナル画像、生成画像、JSONデータベースはすべてローカルマシンの data/ に保存されます。
  • AI搭載：OpenAIの最新のビジョンおよび画像生成モデル（gpt-5.4-mini および gpt-image-2）を使用して、重い処理を担当します。
  • 拡張可能：衣類のインポートやコーディネート生成のための組み込みCodexスキルが付属しており、Web UIを直接使用することもできます。

クイックスタート

git clone https://github.com/tandpfun/wardrobe.git
cd wardrobe
npm install
cp .env.example .env
npm run dev

重要：インポーターは以下の手順を完了するまで無効のままです：

  1. .env に OPENAI_API_KEY を追加する
  2. 自分の参照写真（PNG）を data/model-reference.png に配置する

その後、localhost:5173 を開けば準備完了です。

仕組み

1. 衣類検出

写真をアップロードすると（ドラッグ＆ドロップ、ペースト、またはインポートスキル経由）、WardrobeはそれをOpenAI Responses APIに送信します。モデルは画像内のすべての衣類（シャツ、パンツ、靴、アクセサリー）を識別し、バウンディングボックスまたはセグメンテーションデータを返します。

2. クリーンなカットアウト

OpenAI Images APIを使用して、Wardrobeは検出された各衣類をクリーンな商品風カットアウトとして抽出します。これにより背景が除去され、アイテムが分離され、カタログ化やコーディネート生成の準備が整います。

3. モデル着用のエディトリアルプレビュー

モデル参照写真を提供した場合、Wardrobeはモデル着用のエディトリアルプレビューを生成できます。これは、モデル（あなたまたは生成された人物）に衣類を表示し、魅力的なスタジオ風の設定で表示します。

4. ローカルストレージ

すべてはローカルに保存されます：

  • data/library.json — すべてのアイテムのメインデータベース
  • data/imported/ — 元の写真と生成された画像
  • data/model-reference.png — あなたの参照写真

Codexでのインポート

ここがWardrobeの真価です。ワークフロー全体を自動化する2つのCodexスキルが含まれています：

$import-clothes

~/Pictures/outfits から衣類をインポートし、モデル写真を作成して、このワードローブに追加してください。

このスキルは：

  • フォルダ（またはカメラロール）をスキャンして衣類の写真を探す
  • 必要に応じてローカルのモデル参照PNGを要求する
  • 保存前にすべてのカットアウトとモデル写真を確認する
  • data/library.json と data/imported/ に書き込む

$generate-outfits

私のワードローブからモデル着用のコーディネートアイデアを作成してください。

このスキルは：

  • 作成するルック数を尋ねる
  • 既存のワードローブから組み合わせをキュレーションする
  • 各コーディネートのモデル着用プレビューを生成する
  • 完全なコレクションを確認し、data/ の下に保存する

設定

変数 デフォルト 説明
OPENAI_API_KEY 必須 OpenAI APIキー
OPENAI_VISION_MODEL gpt-5.4-mini 衣類検出に使用するモデル
OPENAI_IMAGE_MODEL gpt-image-2 カットアウトとプレビュー生成に使用するモデル
OPENAI_IMAGE_QUALITY high 生成画像の品質設定
WARDROBE_MODEL_REFERENCE data/model-reference.png 参照写真へのパス
WARDROBE_DATA_DIR data すべてのローカルデータのディレクトリ

ユースケース

  • 個人のワードローブ管理：衣類をカタログ化し、所有しているものを確認し、コーディネートの提案を得る。
  • Eコマース商品写真：オンラインリスト用にクリーンなカットアウトとモデル着用プレビューを迅速に生成。
  • ファッションデザイン：さまざまな組み合わせを試し、コーディネートを決定する前に視覚化。
  • コンテンツ作成：ソーシャルメディアやブログ用に一貫性のある高品質な画像を生成。

技術詳細

  • スタック：JavaScript（74.3%）、CSS（25.1%）、HTML（0.6%）
  • ビルドツール：Vite
  • ランタイム：Node 22+
  • ライセンス：MIT

最後に

Wardrobeは、最先端のAIを活用して実際の問題を解決する、実用的でプライバシーを尊重するツールです。ファッション愛好家、小規模事業主、または単にクローゼットを整理したい方にとって、試す価値があります。Codexスキルはバッチ処理に特に強力で、ローカルファーストのアプローチによりデータの制御を失うことはありません。

GitHubリポジトリをチェックして始めてください。

ソース

tandpfun/wardrobe: Your clothes, extracted and organized with gpt-image.