實際解決的問題
- 使用者整理衣櫃資料的成本高，若完全依賴手動輸入容易降低使用意願
- 日常穿搭需要考量行程與情境，但人工搭配耗時且缺乏系統化輔助
- 衣物影像需要被辨識、整理與分類，才能成為可用的數位衣櫃資料
- 平台需要把衣物管理、AI 輔助與穿搭建議整合成一致的使用流程
技術決策
- 以 ASP.NET 建立 Web 平台，支援衣櫃資料管理與使用者操作流程
- 導入物件偵測能力，協助從衣物影像中提取可用資訊
- 將辨識出的衣物資料整理並分類到數位衣櫃中
- 結合生成式 AI，依照使用者提供的當天行程產生穿搭建議
- 以行程輸入作為主要使用入口，降低使用者操作門檻
設計背景
Whatever the Weather 的核心目標是降低使用者整理衣櫃與決定穿搭的成本。傳統衣櫃平台往往需要大量手動輸入，實際使用時容易因流程繁瑣而中斷。因此本案將 AI 放在資料建立與穿搭建議流程中，讓使用者能以更自然的方式建立衣櫃資料，並依據日常情境取得服裝搭配輔助。
部署環境
系統以 Web 平台形式部署，結合 ASP.NET、物件偵測與生成式 AI。使用者可提供衣物影像或生活中的衣服資料，由 AI 協助提取並分類；後續再根據行程內容產生適合的穿搭建議。目前專案已完成部署。