用GPT整理衣柜？Wardrobe开源工具实测记录

Wardrobe 是一个用 OpenAI 图像模型自动识别、抠图并整理衣物的开源项目，仓库在 GitHub 的 tandpfun/wardrobe，MIT 协议，截至 2026 年 8 月约 1800 star。README 一句话概括：Your clothes, extracted and organized with gpt-image，你的衣服，由 gpt-image 提取并整理。

Wardrobe 能做什么。你拍一张衣服堆在一起的照片丢进网页，它先用 OpenAI Responses API 检测出照片里的每一件衣物，再用 Images API 抠出干净的单独图片，还能生成一张"模特上身"效果预览。拖拽、粘贴、编辑、重新生成、审核、批准这些操作都有。原始照片、任务记录、生成图和 JSON 数据库都留在本地 data/ 目录。

项目还内置了两个 Codex skill。一个叫 import-clothes，负责导入衣物并生成模特照；一个叫 generate-outfits，从衣柜里搭配成套，生成整本 lookbook。在 Codex 里打开这个仓库直接下指令"帮我从 ~/Pictures/outfits 导入衣服，生成模特照"就行，它会自动跑流程、逐张审核，写进 data/。

适合谁？两种人。第一种是衣服特别多、想给衣柜做数字化清单的，拍一轮照片让 AI 切出每件单品，以后翻库找衣服。第二种是穿搭爱好者，想模拟"这件衣服穿在我身上什么效果"。项目要求你提供一张自己的正面参考照，AI 生成的模特上身图按你的身材来。注意这是 AI 模拟图，不是真试穿。

怎么开始用。先决条件不少：Node 22+、npm、OpenAI API Key。步骤是 git clone 仓库，npm install，把 .env.example 复制成 .env，填上 OPENAI_API_KEY，再放一张自己的 PNG 参考照到 data/model-reference.png，然后 npm run dev，浏览器打开 localhost:5173。README 特意警告：没配 API Key 和参考照之前，导入功能是禁用状态。

适合你吗。这个项目挑用户。优点：数据本地化，隐私上比把衣服照片传第三方 App 踏实；流程全自动，识别、抠图、上身图一条龙；Codex skill 的设计让不熟网页操作的人也能用。缺点：第一，得自备 OpenAI API Key，默认配置是 gpt-5.4-mini 做视觉识别、gpt-image-2 出图，质量档还是 high，按次计费，批量导入几十件衣服，账单会肉眼可见地涨。第二，国内用户直连 OpenAI API 有网络问题，得自己解决访问渠道。第三，抠图质量取决于照片拍得怎么样，逆光、衣服叠压、褶皱多的图，AI 切出来的边缘未必干净。第四，它是要自己跑起来的本地服务，装好即用的成品 App 别指望，不懂 npm 的人大概率卡在第一步。第五，项目还比较新，功能边界和模型适配都在磨合期。

手上已经有一张 OpenAI 的 Key、也愿意在本地折腾环境的话，Wardrobe 可以跑起来玩，给衣柜做数字化这件小事，手动做一遍就知道 AI 抠图省了多少事。只是好奇"AI 能不能整理衣柜"的话，先看 README 里的截图再决定，别为了它专门去开一个 API 账号，那成本比这个工具本身贵。