服装搭配应用

一、项目概述

本服装搭配网站基于 Next.js 和 Supabase 构建，为用户提供了一个便捷的平台，用于服装上传、分类管理、自动抠图以及 AI 换装等功能，旨在帮助用户轻松创建和探索不同的服装搭配方案。

二、技术栈

1. 前端：Next.js - 基于 React 的 React 框架，用于构建高效的 React 应用程序，具备服务器端渲染（SSR）和静态站点生成（SSG）能力，优化用户体验。
2. 后端：Supabase - 开源的 Firebase 替代方案，提供数据库、身份验证、存储等后端服务，简化开发流程。

三、功能介绍

（一）服装上传

1. 便捷上传：用户可通过简洁的上传界面，轻松从本地设备选择服装图片进行上传。
2. 文件格式支持：支持常见的图片格式，如 JPEG、PNG 等，确保各种类型的服装图片都能顺利上传。
3. 实时反馈：上传过程中提供实时进度条，让用户了解上传状态；上传成功或失败后，给予明确的提示信息。

（二）类别管理

1. 分类创建：管理员或授权用户能够创建不同的服装类别，如上衣、裤子、裙子、外套等，方便对服装进行分类管理。
2. 灵活编辑：可对已创建的类别进行编辑，包括修改类别名称、描述等信息，以适应不断变化的服装分类需求。
3. 删除操作：对于不再使用的类别，支持安全删除，同时系统会自动处理相关服装与类别的关联关系，确保数据的一致性。

（三）自动抠图

1. 智能算法：运用先进的图像识别和抠图算法，自动识别上传服装图片中的主体，并去除背景，生成高质量的抠图效果。
2. 快速处理：在短时间内完成抠图操作，为用户节省等待时间，提高使用效率。
3. 结果展示：抠图完成后，向用户展示抠图前后的对比效果，方便用户确认和调整。

（四）AI 换装

1. 智能搭配：借助人工智能技术，根据用户上传的服装图片以及选择的搭配场景或风格，自动生成多种服装搭配建议。
2. 虚拟试穿：用户可以通过虚拟试穿功能，将搭配好的服装组合应用到模特或自身照片上，直观感受搭配效果。
3. 个性化调整：支持用户对生成的搭配方案进行个性化调整，如更换某件服装、调整服装颜色等，满足用户多样化的搭配需求。

四、安装与部署

（一）本地安装

1. 克隆项目：从代码仓库克隆项目到本地：

git clone [项目仓库地址]

2. 安装依赖：进入项目目录，安装所需的依赖包：

cd [项目目录]
npm install

3. 配置环境变量：在项目根目录下创建 .env.local 文件，并配置以下环境变量（示例）：

NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL=[Supabase 项目 URL]
NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY=[Supabase 匿名公钥]

你可以在 Supabase 项目控制台中获取这些值。

4. 启动项目：启动本地开发服务器：

npm run dev

打开浏览器，访问 http://localhost:3000 即可查看项目。

（二）部署到生产环境

1. 构建项目：在项目目录下执行构建命令：

npm run build

2. 部署静态文件：将 ./.next 目录下的静态文件部署到你选择的生产服务器或静态文件托管服务（如 Vercel、Netlify 等）。
3. 配置环境变量：在生产环境中，确保正确配置了与 .env.local 中类似的环境变量。

六、贡献指南

1. ** Fork 项目**：在 GitHub 上 Fork 本项目到自己的仓库。
2. ** 创建分支**：基于 main 分支创建新的功能分支，命名格式为 feature/[功能名称] 或 fix/[问题描述]。
3. ** 开发与提交**：在新分支上进行开发，遵循项目的代码风格和规范。完成功能开发或问题修复后，提交代码并添加清晰的提交信息。
4. ** 创建 Pull Request**：将你的分支推送到自己的仓库，并在 GitHub 上创建 Pull Request，详细描述你的更改内容和目的。

七、许可证

本项目采用 [MIT] 许可证

八、联系信息

如有任何问题、建议或合作意向，请联系 [你的邮箱地址]。