nvzhuang 拍片哥女装（仓库名 nvzhuang，编号 COSTUME-DB-01）是开发者 paipiange 以 MIT 协议开源的深色主题服装参考图集网站，图集部分是纯前端静态页面，打开浏览器即用，不需要部署也不需要填 Key。站内收录 1407 张人物不入镜的 AI 生成服装图像，比例统一 2:3，按季节、场景与品类分八大类，前端做了中英文双语检索；有需要的用户可另行起一个 GoFrame 写的后端，把参考图里的衣服”穿”到自己上传的人像上。项目灵感来自 X 用户 @giaaibusi，作者是 Linux.do 社区成员，数据字段保留日文原名，由Web应用层自动本地化，整体以开源软件形式发布在 GitHub 上。
场景痛点
服装设计师和 AI 绘图爱好者找参考图时经常卡在三处：搜出来的多是带模特的电商商品图，构图被人脸和姿势占满，看不清版型；零散截图散落在社交平台，没有统一分类，想按”白色蕾丝连衣裙”这种组合条件翻一遍得跨好几个站；电商选款的人看到一张图觉得像，却只能靠关键词再去搜，没法直接以图搜图。拍片哥女装把这些参考图集中到一个深色主题的网站推荐式入口里，分类、搜索、放大、下载都在浏览器里完成，是一个面向服装与 AI 绘图场景的资源合集。
主要功能特点
八大分类按季节与场景整理
站内 1407 张图按春 215、夏 254、秋 244、冬 253、内衣 199、派对 48、泳装 54、性感 140 共八类组织，每张都是服装平铺或挂拍视角，人物不入镜，构图干净，适合当打版、配色或 AI 绘图提示词的视觉底稿，是一份对设计师有用的设计资源。分类栏点选即过滤，滚动到底自动加载缩略图，内衣、泳装、性感三类同样是无人镜的概念设计图。
中英双语双向检索
页面默认中文，右上角一键切到 English，分类名、按钮、空状态提示全部跟随切换。搜索框同时接受中文和英文关键词：输入”白、蕾丝、连衣裙”能命中，输入”white、lace、dress”也能命中，底层数据字段保留日文原名，前端做了本地化映射，省去了自己维护两套词表的功夫。
大图查看与以图搜同款
点缩略图进大图详情页，可放大看面料纹理、缝线和领口细节，按键盘左右方向键连续翻看相邻服装，Esc 关闭，原尺寸 PNG 可直接下载。详情页留了一个按钮，一键唤起淘宝图片搜索，把当前这张服装图丢进电商以图搜同款流程，选款和比价的人不用先手动存图再切到淘宝 App 上传，是典型的图片处理浏览体验。
可选自建 AI 换装后端
图集部分打开浏览器就能用，不需要部署也不需要 API Key，是典型的在线工具形态。想把图里的衣服穿到自己人像上，可另起仓库 backend/ 目录的 GoFrame v2 服务，Docker Compose 一键拉起：上传人像、选衣服，后端调用 AI 把服装贴到人像身上，保留五官和发型，换装是可选的AI应用组件。
多模型可插拔与配置本地化
换装后端支持多模型热切换：本地 ComfyUI 跑 Qwen-Image-Edit-2511，未就绪自动回退 MiniMax H3；云端默认走 Gemini，也支持豆包 Seedream、GPT Image 2、通义万相、智谱 CogView。三个参数在浏览器设置中心填，只存本地；生成记录存 IndexedDB，不上传不跨设备同步，隐私边界清楚，是AI工具。
后端安全与图片校验
后端开了 Bearer Token 鉴权、CORS 白名单和令牌桶限流，单 IP 每分钟 10 次、每天 100 次。上传图片校验为 JPEG、PNG、WebP，单张不超过 8 MiB。所有图像均为 AI 生成的概念服装设计，MIT 协议允许商业使用，仓库附了合规审计报告，作为一个开源项目它把材料放在GitHub上公开。
项目地址
官网 访问
GitHub 访问
下载地址
https://pan.quark.cn/s/39a954928885
https://www.guangyapan.com/s/1964933809121320982_aeWhI5wocgzRgCO6 （光鸭新用户注册福利：永久免费空间：所有新用户注册即可解锁 2TB 永久免费存储空间，无需额外任务或付费）
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