传统方式：基于规则的穿搭推荐

def recommend_outfit_legacy(user_profile, weather):
    if user_profile["gender"] == "female":
        if weather == "cold":
            return ["大衣", "毛衣", "长裤"]
        elif weather == "hot":
            return ["T恤", "短裙"]
     ... 更多if-else规则
    return default_outfit

 AI穿衣助手核心Pipeline（简化演示版）
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

class AIWearAssistant:
    """AI穿衣助手核心类——展示从推荐到生成的完整流程"""
    
    def __init__(self):
         模拟用户画像
        self.user_profile = {
            "body_type": "pear",       梨形身材
            "style_pref": "casual",    休闲风格
            "skin_tone": "warm"        暖肤色
        }
        
    def step1_understand_user(self, image_path):
        """1. 人体理解：解析用户照片"""
         实际实现：人体解析模型（如HRNet/SCHP）分割出人体区域
        print(f"[人体解析] 识别用户体型: {self.user_profile['body_type']}")
         姿态估计：OpenPose/MediaPipe检测关键点（肩膀、腰部、膝盖等）
        print("[姿态估计] 已获取人体关键点坐标")
        return {"pose_points": [...], "body_mask": ...}
    
    def step2_understand_garment(self, garment_image):
        """2. 服装理解：解析服装特征"""
         实际实现：服装分割 + CLIP embedding + 属性识别
        print("[服装解析] 识别结果: 牛仔外套, oversize版型, 蓝色")
        return {"category": "jacket", "color": "blue", "style": "casual"}
    
    def step3_recommend(self, scene="work"):
        """3. 穿搭推荐：基于用户画像+场景匹配服装"""
         实际实现：大模型+兼容性建模
        if scene == "work":
            recommendation = ["白衬衫", "黑色西裤", "乐福鞋"]
        elif scene == "date":
            recommendation = ["碎花连衣裙", "小白鞋", "帆布包"]
        print(f"[推荐引擎] 场景={scene}, 推荐方案: {recommendation}")
        return recommendation
    
    def step4_virtual_tryon(self, user_image, garment_image):
        """4. 虚拟试衣：生成穿上效果"""
         实际实现：扩散模型（如OOTDiffusion/CatVTON）生成试穿图
         关键步骤：人体解析 -> 去衣图 -> 扩散生成
        print("[虚拟试衣] 正在生成试穿效果图...")
         实际输出为合成图像
        return "tryon_result.png"
    
    def run(self, user_photo, scene):
        """完整流程：从用户照片输入到最终试穿效果输出"""
         步骤1-2: 理解用户和服装
        user_info = self.step1_understand_user(user_photo)
         步骤3: 生成推荐方案
        outfit = self.step3_recommend(scene)
         步骤4: 生成试穿效果
        result = self.step4_virtual_tryon(user_photo, outfit)
        return result

 使用示例
assistant = AIWearAssistant()
result = assistant.run("user_photo.jpg", scene="work")
print(f"最终输出: {result}")