AnimaTags — AI 绘画服饰与物理背景提示词双模画廊

🌌 AnimaTags 是一个高颜值、极速响应、控制变量的 AI 绘画提示词视觉选择器与画廊工具。 它完美整合了 AnimaClothing (二次元服装提示词) 与 AnimaBackGround (物理背景场景提示词)，支持在双模之间进行秒级无缝切换。

• 线上访问链接：https://nregret.github.io/AnimaTags/ (若绑定了自定义域名，通常为 www.animatags.nnegret.com)
• 项目预览效果：

---

🛠️ 项目架构设计

本项目采用先进的 “动静分离” 架构 打造，将前端逻辑与重型图像/数据资产彻底解耦，从而保证主项目仓库的极度轻量化和秒级加载性能：

1. 前端展示仓 (AnimaTags)：
   • 本仓库仅保留 index.html、app.js、style.css 等极简的网页骨架代码（仅约几百 KB）。
   • 零图片负担，不存放任何大图片，避免了 Git 仓库由于图片过多而导致的体积膨胀。
2. 统一云端数据库 (AnimaTags-DB)：
   • 独立托管于 nregret/AnimaTags-DB 仓库。
   • 存放全量服饰与背景的 JSON 配置文件。
   • 存放经过分辨率缩放与 WebP 深度压缩优化的 1000+ 张高画质卡片预览图。
3. 高速 CDN 流式分发：
   • 前端运行期间，数据和图片均通过 jsDelivr 全球高速 CDN 节点进行流式分发。

---

🌸 核心功能特性

1. 胶囊双模无缝秒切 (Dressing / Background)

• 滑动胶囊切换器：顶部 Header 区域配有毛玻璃效果的胶囊式 Segmented Control 切换器，支持在 “🌸 服饰 (Dressing)” 与 “🌌 背景 (Background)” 之间瞬时切换。
• 零延迟内存缓存：两个数据库在首次加载后都会被完整缓存在内存中。后续的模式切换属于内存级重绘，延迟为 0 毫秒。
• 检索状态完全隔离：切换模式时自动清空并重置过滤器，确保服饰特征与背景特征在搜索和筛选时互不污染。

2. 物理背景控制变量展示

• 在“背景”画廊下，所有 1057 个物理场景卡片的预览图中，人物外貌、衣服、姿势及艺术画风均保持高度一致（严格控制变量），仅有背景画面随着提示词的变化而改变，极具实用参考价值。

3. 极速 WebP 渲染与瘦身

• 所有场景大图均通过 Pillow 进行等比例缩放（宽度限制在 300 像素，等比例缩放为 300 × 438 像素，与服饰图面积完美对齐）。
• 单张预览图体积从无损 PNG 的 ~850KB 骤降至 ~19KB (缩减了 97.94%)，使整体加载和渲染性能达到闪电般的秒开体验。

4. 精准多维交叉检索与复制

• 多维度侧边栏过滤器 (Facets)：
  • 服饰模式：支持裙装、休闲制服、泳装内衣、角色扮演、性感等大类，以及 25 种细分服饰特征检索。
  • 背景模式：支持自然户外、都市日常、幻想异界、极简纯色等大类，以及 23 种细分背景特征（Traits）交叉检索。
• 中英双语智能检索：支持对提示词名称、英文 Tags、中文翻译、服装/背景编号进行全文模糊匹配，且内置了诸如“丝袜/高跟鞋/内衣/水/树/夜/雪”等常用同义词的智能别名映射。
• 中英/纯英无缝切换：顶部 Language 切换器支持一键在“中英双语对照”与“纯英文”模式间进行渲染切换。
• 极简复制交互：
  • 直接点击悬浮层顶部的 Prompt Tags (复制/Copy) 标题，即可复制整套英文 Prompt。
  • 支持点击小 Tag 标签直接复制单个纯英文单词（如点击 ruins (废墟) 药丸，仅复制 ruins）。

---

🤝 致敬与数据来源

• 服饰数据：致敬并来源于开源项目 Dressing-doll 及其开源作者 1nten。
• 背景数据：清洗并提炼自 NovelAI 场景词典，结合本地大语言模型进行物理背景降噪、自动中英文翻译和多重特征分类。