RuiC-PoseAtlas

三图鉴 · 三语参考库
288 组人体姿态 / 1,439 张多角度人台线稿　　1,407 套无人衣装 / 8 个分类　　1,499 张 AI 人像 / 893 脸部 + 606 造型

中文 · English · 日本語

姿势图鉴 → · 衣装图鉴 → · 人像图鉴 → · GitHub 仓库 · 问题反馈

界面预览 · 赞赏支持 · 在线体验 · 三个图鉴 · 项目亮点 · 数据概览 · 快速开始 · 数据构建 · 部署 · 致谢与版权

内容提示：本项目面向成年创作者，部分内容不适合未成年人。请遵守所在地法律法规与平台规范，未成年人请勿使用。

RuiC-PoseAtlas 是一个完全静态、零依赖的三图鉴参考站，把「人体怎么摆」「衣服怎么穿」「脸长什么样」三件事放在同一个站点里：

• 姿势图鉴：288 组去脸人台姿势，每组提供 正面、斜侧、侧面、俯视、仰视 五个视角，共 1,439 张参考图。以「姿态」为单位组织，同一组的五个角度收进一张卡片，打开大图后可以用方向键连续切换，体态、比例、镜头关系一眼可比。
• 衣装图鉴：1,407 套没有人体的整身穿搭，按 春 / 夏 / 秋 / 冬 / 内衣 / 派对 / 泳装 / 性感 八个分类归档，每套都拆成了可检索的单品标签——颜色、材质、版型、鞋包配饰。因为它本来就没有画人，直接套到你已有的角色上即可，不需要抠图。
• 人像图鉴：1,499 张 AI 生成的虚构人像，分为「脸部」893 张与「造型」606 张，按短发 / 中发 / 中长发 / 长发四种发型筛选。脸部是正面朝向、纯背景的脸部参考，适合固定角色脸；造型带服装、发丝质感与整体氛围，适合扩展角色设定。

三者合起来的用法很直接：姿势定骨架，衣装定皮相，人像定脸。 先在姿势图鉴里挑一个机位和体态，再去衣装图鉴里找一套同气质的搭配，最后从人像图鉴里选一张脸作为角色参考，三份参考一起丢进生图工具。

很多参考图库的问题是：图片分散、视角不统一、难以把同一姿态的不同角度放在一起比较，服装更是只有一张成品图、说不清到底穿了什么。这个项目以「姿态」「衣装」和「人像」为单位重新组织了三批数据，并为衣装补上了中英日三语标签，让检索这件事真正可用。

同时，它也是一个可以独立部署的前端作品：纯 HTML + CSS + ES Modules，没有框架、没有打包器、没有运行时依赖。克隆下来用一个静态服务器打开即可；需要部署时，直接交给 GitHub Pages、Cloudflare Pages、Netlify 或任意静态托管即可。

如果这个项目对你有帮助，欢迎微信扫码赞赏，支持后续的整理与维护。

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姿势图鉴：https://hruiccc.github.io/RuiC-PoseAtlas/ 衣装图鉴：https://hruiccc.github.io/RuiC-PoseAtlas/costume.html 人像图鉴：https://hruiccc.github.io/RuiC-PoseAtlas/face.html

三个页面顶部都有切换器，来回跳转不会丢语言设置；都支持 ?lang=zh|en|ja 与条目深链接。

• AI 绘画创作者：姿势定构图，衣装定造型，两份参考可以分开用也可以一起用。
• 3D 建模 / 动画学习者：快速查看体块关系、比例、四肢走向与机位变化。
• 插画与漫画作者：寻找动态、透视与多人互动的构图灵感，顺手解决「这身衣服怎么画」。
• 换装 / 角色设定：无人体的衣装图可以直接贴到已有角色上，省掉一次抠图。
• 摄影与视觉设计：参考站位、镜头高度、服装搭配与配色。
• 前端学习者：一个无框架、数据驱动、三语 i18n、三套数据集共用一套设计系统的完整静态项目范例。

三页共享同一套设计 token（assets/css/app.css）、同一个语言开关（localStorage 键 ruic-poseatlas-lang）和同一个图集切换器（assets/css/collection.css），视觉与手感一致。

• 288 组姿态，1,439 张参考图 每组 4–5 个视角，按姿态编号归档，避免同组图片散落。

• 五视角对照 正面、斜侧、侧面、俯视、仰视一次看全；卡片底部有角度缩略条，点一下即可预览。

• 两种浏览模式 「按姿势」以姿态为单位展示；「单张」展开每一个角度，适合逐张筛选。

• 1,407 套无人衣装，8 个季节分类 春 215 / 夏 254 / 秋 244 / 冬 253 / 内衣 199 / 派对 48 / 泳装 54 / 性感 140。

• 每套都拆成单品标签 86 个标签词（颜色、材质、版型、单品、配饰），一套平均 8–10 个，卡片上直接铺开，大图页里再列成标签云。不用点开就知道「这条是黑色百褶中长裙 + 皮靴 + 颈饰」。

• 品类 / 色系双下拉筛选 10 个品类（连衣裙 191、半身裙 99、外套 77、上装 732、下装 74、内衣 96、泳装 23、鞋履 5、包袋 3、配饰 107）+ 22 个色系，可与季节分类、搜索叠加。

• 分块渲染 首屏只渲染 72 张，滚动到底部自动续上；筛选条件一变就回到第一块，不会一次塞进 1,407 个 <img>。

• 1,499 张 AI 虚构人像，两个分区 脸部 893 张（正面朝向、纯背景）+ 造型 606 张（带服装、发丝质感与整体氛围），适合把「角色脸」和「造型气质」分开挑选。

• 四种发型筛选 短发 727 / 中发 376 / 中长发 260 / 长发 136；选择分区后，发型下拉的数量会跟着当前分区重算，不会出现「筛了脸部却看到造型数量」的错位。

• 脸部细节可检索 脸部条目保留原作的 51 种发型细节描述（如「くびれショート（襟足長め・シースルーバング）」），搜索框支持编号、分区名、发型名与细节文本。

• 固定角色脸的用法 同一张脸部图反复作为角色参考，生成图像或视频时更容易保持脸一致；需要换装或扩设定时，再去造型分区找同气质的参考。

• 跨语言搜索 中文、English、日本語三套字段同时建立索引。姿势搜名称 / 编号 / 分类 / 系列；衣装搜编号 / 英文关键词 / 任意语言的标签；人像搜编号 / 分区 / 发型 / 风格——「短发」「ショート」「short」都能命中。

• 键盘友好的大图浏览 姿势：← → 切换角度，↑ ↓ 切换姿态，Esc 关闭。 衣装：← → 切换上一套 / 下一套，Esc 关闭。 人像：← → 切换上一张 / 下一张，Esc 关闭。 三者都会在空闲时预加载相邻原图。

• 原图下载 姿势提供 900 × 1200 PNG；衣装提供 2:3 竖版全尺寸 WEBP（多数 1366 × 2048）；人像提供原站全尺寸 PNG（多数学 1122 × 1402 / 1597 × 2000）。

• 中 / 英 / 日即时切换 切换语言会同步更新标题、提示、分类、标签、结果计数、大图页元信息与页脚；选择写入 localStorage，也可通过 ?lang=zh|en|ja 分享指定语言。

• 深链接 姿势：?lang=ja#pose=full_single_P019&angle=side 衣装：#costume=SXY-0039 人像：#portrait=f71f980dde3

• 响应式布局 桌面多列网格、移动端双列；大图页在窄屏自动堆叠并支持滚动，筛选折叠为「筛选」面板。

• 零依赖、零构建 没有 React / Vue / 打包器；打开静态服务器就能运行，部署成本极低。

• 工程化校验 自带 npm run verify：检查三份数据的数量、三语字段、标签完整性、图片尺寸与类型、文件引用、i18n 键完整性等。

姿势图片主体为无面部特征的灰色人台线稿（3:4），适合观察体块、比例、关节与镜头关系；衣装图片为无人体整身服装（2:3），适合直接套用与拆解搭配；人像图片为 AI 生成的虚构人物（4:5），适合固定角色脸与扩展造型。

三个图鉴的网格都只加载缩略图；原图仅在大图页和下载时请求。仓库内的图片约 840 MB；人像原图为了不超出 GitHub Pages 的 1 GB 站点限制，改为本地下载 + 原站引用（npm run fetch-faces），线上页面用 full_remote 加载全尺寸图。

• 点击卡片主图或标题：打开大图。
• 点击卡片底部的角度缩略图：在卡片内预览该角度；再点主图会直接打开该角度。
• 顶部系列标签：切换内容系列。
• 搜索框：支持中文、英文、日文名称、编号、分类。
• 「筛选」：移动端展开分类、角度与视图模式。
• 「按姿势 / 单张」：在两种浏览模式间切换。

• 顶部季节标签：全部 / 春 / 夏 / 秋 / 冬 / 内衣 / 派对 / 泳装 / 性感，右侧带数量。
• 搜索框：编号（SXY-0039）、英文关键词（corset）、中文或日文标签（蕾丝 / レース）都能命中。
• 「品类」「色系」两个下拉：与季节、搜索自由叠加，筛选项数量计入「筛选」角标。
• 滚动到底部自动加载下一批（每批 72 张），也可以点「加载更多」。

大图页同时提供：

• 全部单品标签（第一个标签是主品类，高亮显示）；
• 分类、品类、色系、编号与规格；
• 「下载原图（全尺寸）」按钮。

• 顶部分区标签：全部 / 脸部 / 造型，右侧带数量。
• 搜索框：编号、分区名、发型名与发型细节都能命中；「短发」「ショート」「short」等价。
• 「发型」下拉：短发 / 中发 / 中长发 / 长发；选择分区后，下拉里的数量跟着当前分区重算。
• 滚动到底部自动加载下一批（每批 72 张），也可以点「加载更多」。

大图页同时提供：

• 分区、发型与发型细节标签；
• 编号、原图尺寸与文件大小；
• 「下载原图（全尺寸 PNG）」按钮：本地已下载时直接保存，线上回退到原站打开。

三个页面都在右上角提供 中文 / EN / 日本語 切换，以下内容会同步更新：

• 页面标题、副标题、使用提示与注意事项；
• 姿势：系列名、分类名、姿态名、角度名；
• 衣装：季节名、品类名、色系名、86 个单品标签；
• 人像：分区名、发型名、发型细节、原图规格与文件大小；
• 搜索占位符、筛选选项、结果计数；
• 大图页元信息、下载按钮与键盘提示；
• 页脚来源说明与版权提示。

语言优先级：

1. URL 参数 ?lang=zh|en|ja
2. localStorage 中记住的选择（三个页面共用）
3. 浏览器语言（ja → 日本語，zh → 中文，其余 → English）

示例：

http://127.0.0.1:8123/?lang=en
http://127.0.0.1:8123/?lang=ja#pose=full_single_P019&angle=side
http://127.0.0.1:8123/costume.html?lang=ja#costume=SXY-0039

• 任意现代浏览器（Chrome / Edge / Safari / Firefox）
• Python 3（用于启动静态服务器）或任意静态服务器
• Node.js ≥ 18（仅在重新生成数据、运行校验时需要）

git clone https://github.com/HRuiCcc/RuiC-PoseAtlas.git
cd RuiC-PoseAtlas
python3 -m http.server 8123 --bind 127.0.0.1

然后打开：

http://127.0.0.1:8123/              # 姿势图鉴
http://127.0.0.1:8123/costume.html  # 衣装图鉴
http://127.0.0.1:8123/face.html     # 人像图鉴

也可以使用：

npm start

注意：请通过 HTTP 打开，不要直接双击 index.html。页面使用 fetch() 读取 data/*.json，在 file:// 协议下会被浏览器的同源策略拦截。

RuiC-PoseAtlas/
├── index.html                  # 姿势图鉴入口
├── costume.html                # 衣装图鉴入口
├── face.html                   # 人像图鉴入口
├── assets/
│   ├── css/app.css             # 设计系统与响应式布局（三页共用）
│   ├── css/collection.css      # 图集切换器
│   ├── css/costume.css         # 衣装页专属：2:3 卡片、标签云、分块渲染
│   ├── css/face.css            # 人像页专属：4:5 卡片、自适应比例灯箱
│   ├── js/app.js               # 姿势：数据、筛选、渲染、灯箱、快捷键
│   ├── js/i18n.js              # 姿势：中 / 英 / 日 UI 文案
│   ├── js/costume.js           # 衣装：数据、筛选、渲染、灯箱、分块加载
│   ├── js/costume-i18n.js      # 衣装：中 / 英 / 日 UI 文案
│   ├── js/costume-tags.js      # 86 个标签的三语词典 + 品类 / 色系分组
│   ├── js/face.js              # 人像：分区 / 发型筛选、灯箱、本地图回退
│   ├── js/face-i18n.js         # 人像：中 / 英 / 日 UI 文案
│   └── favicon.svg
├── data/
│   ├── poses.json              # 三语姿态数据（288 组 / 1,439 变体）
│   ├── costumes.json           # 三语衣装数据（1,407 套 / 标签索引）
│   └── faces.json              # 人像数据（1,499 张 / 分区 + 发型 + 原站 URL）
├── img/                        # 1,439 张 900 × 1200 PNG 原图
├── thumbs/                     # 1,439 张 300 × 400 JPEG 缩略图
├── costume/
│   ├── thumbs/                 # 1,407 张 360 × 540 WEBP 缩略图
│   └── img/                    # 1,407 张 2:3 竖版全尺寸 WEBP
├── portrait/
│   ├── thumbs/                 # 1,499 张 400 × 500 WEBP 缩略图（随仓库）
│   └── img/                    # 1,499 张全尺寸 PNG（本地下载，不随仓库）
├── scripts/
│   ├── import-data.mjs         # 合并中日数据并写入英文表 → poses.json
│   ├── import-costumes.mjs     # 归一化衣装快照 + 标签 → costumes.json
│   ├── import-faces.mjs        # 拉取原站 images.js → faces.json
│   ├── fetch-images.mjs        # 从本仓库下载/恢复姿势图资产（可重复运行）
│   ├── fetch-faces.mjs         # 下载/恢复 1,499 张人像原图与缩略图
│   ├── verify.mjs              # 离线完整性校验（三份数据 + 全部图片）
│   ├── en-pose-names.json      # 288 条英文名称
│   ├── cover/og-cover.html     # 社交分享封面的可复现源文件
│   └── source/                 # 原始中日数据记录（构建输入）
├── docs/                       # README 预览图与赞赏码
├── og-cover.jpg                # 社交分享封面
├── _headers                    # Cloudflare Pages 缓存策略
├── robots.txt
├── package.json
├── LICENSE
└── README.md

数据层由三个 Node 脚本生成，不需要任何第三方依赖。

npm run data        # 姿势：合并 scripts/source/*.json + 英文名称表 → data/poses.json
npm run data:costume # 衣装：scripts/source/costume.json + 标签词典 → data/costumes.json
npm run data:face   # 人像：拉取 ai-portrait-gallery 的 images.js → data/faces.json
npm run verify      # 校验数量、翻译、标签、图片尺寸、文件引用与页面 i18n

一条姿态记录的结构示例：

{
  "id": "full_single_P019",
  "series": "full_std",
  "category": "站姿",
  "no": "P019",
  "names": {
    "zh": "站立・双臂上举伸展",
    "en": "Standing, arms reaching overhead",
    "ja": "立ち・両腕を頭上に伸ばす"
  },
  "variants": [
    {
      "angle": "front",
      "thumb": "thumbs/full_single_P019_front.jpg",
      "full": "img/full_single_P019_front.png"
    }
  ]
}

一条衣装记录的结构示例：

{
  "id": "SXY-0039",
  "cat": "sexy",
  "group": "dress",
  "color": "black",
  "main": "dress",
  "tags": ["black", "dress", "red", "ribbon", "white", "frill", "apron", "stockings", "headband"],
  "thumb": "costume/thumbs/SXY-0039.webp",
  "image": "costume/img/SXY-0039.webp"
}

一条人像记录的结构示例：

{
  "id": "f71f980dde3",
  "sec": "face",
  "hair": "short",
  "style": "くびれショート（襟足長め・シースルーバング）",
  "w": 1122,
  "h": 1402,
  "thumb_w": 400,
  "thumb_h": 500,
  "bytes": 1895954,
  "thumb": "portrait/thumbs/f71f980dde3.webp",
  "full": "portrait/img/f71f980dde3.png",
  "thumb_remote": "https://ai-portrait-gallery.pages.dev/img/thumb/f71f980dde3.webp",
  "full_remote": "https://ai-portrait-gallery.pages.dev/img/full/f71f980dde3.png"
}

构建脚本会：

• 姿势：以姿态编号聚合同一组的多个角度，合并中日原始名称并写入英文表，验证系列 / 分类 / 角度的一致性；
• 衣装：把原作的分类映射为 8 个键、按优先级归入 10 个品类、取第一个颜色标签作为主色，并按标签词典补齐三语文案；
• 人像：把原站的 face / styling 映射为两个分区、四种发型与 51 种脸部细节，同时写入本地路径与原站绝对 URL；
• 三者都输出紧凑 JSON，供前端直接加载。

1. 把 4–5 张 PNG 放入 img/，缩略图放入 thumbs/；
2. 在 scripts/source/ 的记录中补充对应条目；
3. 在 scripts/en-pose-names.json 补充英文名称；
4. 运行 npm run data && npm run verify。

1. 把全尺寸 WEBP 放入 costume/img/，缩略图放入 costume/thumbs/（360 × 540）；
2. 在 scripts/source/costume.json 追加一行（id / カテゴリ / キーワード）；
3. 如果关键词里有词表之外的新标签，先在 assets/js/costume-tags.js 的 TAG_NAMES 里补三语，必要时加进 GROUPS 或 COLOR_TAGS；
4. 运行 npm run data:costume && npm run verify。

请确保你拥有所提交图片的使用与分发授权。

1. 把原图与缩略图分别放入 portrait/img/ 与 portrait/thumbs/（缩略图 400 × 500 WEBP，横图按原比例）；
2. 在 scripts/import-faces.mjs 的 SECTIONS / HAIRS 映射里确认分区与发型键；
3. 运行 npm run data:face 重新生成 data/faces.json；
4. 运行 npm run verify 校验文件、尺寸与三语键。

仓库内的姿势、衣装与缩略图已完整随仓库提供。若在全新克隆中需要恢复缺失文件，可运行 GitHub Actions 工作流 Fetch image assets，或在本地运行：

npm run fetch-images   # 姿势：从本仓库并发下载缺失的 img/ + thumbs/
npm run fetch-faces    # 人像：从原站下载 1,499 张原图 + 缩略图到 portrait/

fetch-images 会从 data/poses.json 收集全部姿势图片路径，并发下载缺失文件（已存在且签名正确的自动跳过），校验文件签名，失败自动切换源并重试。衣装图片体积较小且使用 WEBP，未纳入该脚本；缺失时按上表路径从原作重新获取即可。

fetch-faces 会读取 data/faces.json，并发下载 1,499 张缩略图与 1,499 张全尺寸 PNG。portrait/img/ 体积约 4.5 GB，已加入 .gitignore：它只存在于本地，用于离线浏览与直接保存原图；线上页面在非 localhost 环境自动使用 full_remote，从原站加载全尺寸图。

部分克隆（git sparse-checkout 只取代码）下没有 img/ 与 thumbs/，可用 SKIP_POSE_IMAGES=1 npm run verify 跳过姿势图检查，衣装图与数据仍会完整校验。

仓库已内置 .github/workflows/deploy-pages.yml：

• push 到 main 且涉及站点文件时自动部署；
• 也可以在 Actions 页面手动运行 Deploy to GitHub Pages；
• 部署时只打包运行所需的 index.html、costume.html、face.html、assets/、data/、img/、thumbs/、costume/、portrait/thumbs/、og-cover.jpg、robots.txt，不会公开 README、scripts/、docs/ 中的赞赏码等仓库文件，也不会打包本地 4.5 GB 的 portrait/img/。

当前地址：

• 姿势图鉴：https://hruiccc.github.io/RuiC-PoseAtlas/
• 衣装图鉴：https://hruiccc.github.io/RuiC-PoseAtlas/costume.html
• 人像图鉴：https://hruiccc.github.io/RuiC-PoseAtlas/face.html

1. 连接本仓库；
2. Framework preset 选择 None；
3. Build command 留空；
4. Output directory 填 /；
5. 部署完成后即可访问。

_headers 已配置：

• /img/*、/thumbs/*、/costume/thumbs/*、/costume/img/*、/portrait/thumbs/*：一年强缓存；
• /data/*：5 分钟缓存；
• /index.html、/costume.html：每次校验。

Cloudflare Pages 的限制是单文件 25 MiB、每次部署 20,000 个文件。本项目共约 7,191 张图片，远低于文件数限制，单张图片也远低于 25 MiB。

本项目没有构建步骤，以下方式都可以：

• Netlify / Vercel：输出目录设为仓库根目录；
• 任意对象存储 / Nginx：把整个目录作为静态站点根目录。

如果使用 GitHub Pages 的「Deploy from a branch」模式，请把发布目录限制为站点文件，避免把 README、scripts/、docs/ 暴露为静态资源；本仓库默认使用 Actions 打包模式。

如果使用自定义域名，建议同步修改两个 HTML 中的 og:image 为绝对 URL，便于社交平台抓取封面。

npm run verify 会检查：

• 288 组姿态、1,439 张图片、1,407 套衣装、1,499 张人像的数量是否与索引一致；
• 每组姿态是否有中 / 英 / 日三套名称，系列 / 分类 / 角度是否翻译完整；
• 每套衣装是否有分类、品类、色系，标签是否全部在词典中，主标签是否在标签列表里；
• 每张人像是否有合法分区 / 发型键、尺寸、原站 URL 与本地路径；
• 四个分类计数、十个品类计数、两个分区与四种发型计数是否与条数吻合；
• 每个文件引用是否存在、是否重复；
• 每张姿势原图是否为 900 × 1200 PNG、缩略图是否为 300 × 400 JPEG；
• 每张衣装原图是否为 2:3 竖版 WEBP、缩略图是否为 360 × 540；
• 本地 portrait/ 存在时，1,499 张原图与缩略图是否齐全，抽样尺寸是否与数据一致；
• 三个 HTML 中使用的 i18n 键是否都存在，三语字典键是否一一对应；
• 站点 UI 是否误加了赞赏码 / 支持区块；
• README 预览图与 OG 封面是否存在。

这保证项目在新增内容或修改文案后，不会悄悄出现缺图、缺翻译或断链。

• 三数据集、单设计系统：三个页面各自一套控制器，但共用 app.css 的设计 token、语言开关与筛选控件样式，所以看起来是一个站，而不是三个拼起来的页面。
• 数据驱动：data/poses.json、data/costumes.json 与 data/faces.json 是唯一数据源；筛选、搜索、卡片、灯箱都从同一份数据派生。
• 标签即索引：衣装的 86 个标签同时承担展示、筛选与搜索三个职责——显示时本地化，筛选时按 GROUPS / COLOR_TAGS 归桶，搜索时把中英日三种写法一起塞进 _search 字符串。
• 零框架：原生 ES Modules + 事件委托 + innerHTML 模板，减少运行时与构建复杂度。
• 图片策略：网格加载缩略图；打开大图时才请求原图；相邻条目会在空闲时预加载。衣装页与人像页额外做了分块渲染（72 张一批 + 滚动自动续加载）。人像原图在本地优先读 portrait/img/，部署环境自动回退到原站 URL。
• 渲染性能：搜索输入做 120ms 防抖；卡片图片使用 loading="lazy" 与 decoding="async"。
• 可访问性：跳转链接、aria-live 结果计数、aria-pressed 状态、焦点陷阱、Esc 关闭、关闭后焦点归还、prefers-reduced-motion 支持。
• 视觉方向：深色底、冷色渐变、纸质画布、低对比卡片边框；强调图片本身而不是装饰。
• i18n 结构：UI 文案分放在 assets/js/i18n.js、assets/js/costume-i18n.js 与 assets/js/face-i18n.js；内容名称随数据一起提供三语字段；标签词典独立在 assets/js/costume-tags.js。
• 可部署性：所有资源使用相对路径，可直接放在任意子目录或静态托管根目录。

图片已完整随仓库提供：1,439 张 900 × 1200 PNG 共约 654 MB、25 MB 缩略图，加上 1,407 套衣装的 13 MB 缩略图与 117 MB 全尺寸 WEBP，以及 1,499 张人像的 30 MB 缩略图。网页不会加载原图，只会在打开大图或下载时请求。克隆仓库需要一次性下载全部图片。

人像的 4.5 GB 全尺寸 PNG 没有进仓库：GitHub Pages 的站点体积上限是 1 GB，现有姿势 + 衣装 + 缩略图已约 840 MB，再放原图会让部署失败。需要离线原图时运行 npm run fetch-faces，本地会下载到 portrait/img/；线上页面从原站加载全尺寸图。

页面通过 fetch() 读取 data/*.json，file:// 协议下会被 CORS 拦截。请用任意静态服务器打开，例如 python3 -m http.server。

不是。姿势、衣装与人像来自原作者的三个独立项目（POSE-DB-01 / COSTUME-DB-01 / AIモデル顔データベース），数据模型也不同：姿态按「一组多视角」组织，衣装按「一套多标签」组织，人像按「分区 + 发型 + 单张」组织，所以各自有独立的数据文件与控制器。

原作「元サイズ」提供的 PNG 与 WEBP 像素尺寸完全一致（多数 1366 × 2048），WEBP 体积约为 PNG 的 1/12。全量存 PNG 会让仓库从 810 MB 涨到 2.2 GB 以上，因此这里统一存 WEBP，画质与分辨率不打折。人像原图没有转换格式，保留原站 PNG；只是不随仓库分发。

图片与原始数据的版权归原作者所有。姿势与衣装原作者允许将作品用于创作（包括商用、编辑与参考），但禁止再分发、转载、转售图片数据本身。人像原站以 CC0 1.0 发布，可商用、可编辑，但同样请求不要转载图片文件（本站仅随仓库提供浏览用缩略图，全尺寸原图按引用加载）。如果你要商用，请先阅读原站说明并自行确认合规性。

可以。网格浏览只需要 thumbs/、costume/thumbs/ 与 portrait/thumbs/；人像页的大图会回退到 full_remote 的原站地址。姿势与衣装如果移除 full / image 字段，则大图页和下载功能会不可用。

1. 在 assets/js/i18n.js、assets/js/costume-i18n.js 与 assets/js/face-i18n.js 中增加语言字典；
2. 在 data/poses.json 的 names、data/costumes.json 的分类名、data/faces.json 的分区 / 发型名，以及 costume-tags.js 的 TAG_NAMES 中增加对应字段；
3. 在三个语言切换器中加入按钮；
4. 运行 npm run verify 检查键是否完整。

这个项目的交互复杂度并不需要框架：数据量固定、视图是列表与灯箱、没有服务端状态。纯原生实现让部署更简单，也更容易长期维护。

支持。移动端使用双列卡片、折叠筛选面板和可滚动的大图页；已在 390 × 844 视口验证三个页面均无横向溢出。

• 姿势原作：POSE-DB-01
• 衣装原作：COSTUME-DB-01
• 人像原作：AIモデル顔データベース
• 原作者：ギア (@giaaibusi)（姿势 / 衣装）、あぎ (@agi_aibusi)（人像）

图片、原始日文名称与分类数据来自原作者公开的三个项目；本项目仅做数据整理、英文名称补全、标签三语对照与前端重写。

本项目的 HTML / CSS / JavaScript / i18n / 校验脚本均为从零编写，未复用原作的前端代码。数据 schema、筛选逻辑、灯箱交互、三语字典和视觉样式均为本项目自有实现。

• 本项目为非官方整理，与原作者无隶属关系。
• 姿势画面为无面部特征的人台线稿，衣装画面为无人体服装图，人像画面为 AI 生成的虚构人物，均非真实人物或商品。
• 请勿将本项目用于违法、侵权或违反公序良俗的用途；人像尤其不得用于冒充真实人物。
• 如图片版权方认为本仓库的收录方式不妥，请通过 Issue 联系，会第一时间处理。

• 源代码 / 样式 / 脚本 / 文档：MIT License，详见 LICENSE。
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