Có một kiểu việc lặp đi lặp lại khi làm ảnh AI: bạn cần một dáng đứng cụ thể, cần biết bộ đồ đó gồm những món gì, và cần một khuôn mặt cố định cho nhân vật. Ba thứ đó thường nằm rải rác ở ba nơi khác nhau, mỗi nơi một kiểu đặt tên, một kiểu góc chụp. Muốn so sánh cùng một dáng ở các góc khác nhau thì gần như phải tự mở từng ảnh ra xếp cạnh nhau.
HRuiCcc/RuiC-PoseAtlas gom cả ba vào một site, tổ chức lại theo đơn vị “dáng”, “bộ đồ”, “khuôn mặt” thay vì để ảnh nằm lộn xộn trong thư mục.
Nó làm gì, cụ thể
Repo chia thành ba “图鉴” (bộ sưu tập), mỗi bộ một trang riêng:
- Pose Atlas (index.html): 288 nhóm tư thế người, mỗi nhóm 4 đến 5 góc (chính diện, chếch, nghiêng, nhìn từ trên xuống, nhìn từ dưới lên), tổng 1.439 ảnh. Nhân vật là mannequin xám không mặt, nên nhìn được khối cơ thể, tỉ lệ, hướng khớp. Ảnh gốc PNG 900 x 1200.
- Costume Atlas (costume.html): 1.407 bộ trang phục không có người mặc, chia 8 mùa/lớp (xuân 215, hạ 254, thu 244, đông 253, nội y 199, tiệc 48, đồ bơi 54, gợi cảm 140). Mỗi bộ được bóc thành 8 đến 10 tag đơn lẻ, tổng cộng 86 tag ba ngôn ngữ (màu, chất liệu, phom, món, phụ kiện).
- Portrait Atlas (face.html): 1.499 ảnh chân dung hư cấu, tách thành 893 ảnh “mặt” (chính diện, nền trơn) và 606 ảnh “tạo hình” (có trang phục, tóc, không khí). Lọc theo 4 kiểu tóc: ngắn 727, trung 376, trung dài 260, dài 136.
Điểm cốt lõi là cách đóng gói dữ liệu. Một nhóm dáng được gói thành một card thay vì 5 file rời, mở ảnh lớn bấm phím mũi tên là chuyển liên tục giữa các góc. Một bộ đồ đi kèm danh sách tag ngay trên card, nhìn phát biết ngay “chân váy xếp ly đen dài ngang gối + bốt da + vòng cổ”.
Vì sao nó hút sao
Repo mở ngày 28/10/2026, hai ngày sau đã 561 sao. Con số đó đến từ việc nó trúng một chỗ đau rất cụ thể của dân làm ảnh AI: thiếu reference có cấu trúc. Code phức tạp không phải lý do.
Vài điểm khác biệt so với đống ảnh tham khảo trôi nổi:
- Ảnh trang phục được vẽ không có người. Nghĩa là bạn paste thẳng vào nhân vật đã có, không cần cắt nền, không lo tay chân đè lên vải.
- Một dáng có đủ 5 góc trong cùng một card, giải quyết đúng vấn đề “cùng một tư thế mà mỗi ảnh một góc không so được”.
- Tag trang phục có ba ngôn ngữ, gõ “short”, “ショート” hay “短发” đều ra kết quả.
- Toàn bộ chạy tĩnh, không backend, không phí server.
Nói thẳng, phần lớn giá trị nằm ở bộ dữ liệu đã biên tập. Code cũng đủ sạch để đáng nhìn.
Chạy thử trong một phút
Không có bước build nào. Clone về, mở static server:
git clone https://github.com/HRuiCcc/RuiC-PoseAtlas.git
cd RuiC-PoseAtlas
npx serve .
Hoặc dùng Python có sẵn:
python -m http.server 8080
Mở http://localhost:8080. Repo có sẵn script kiểm tra dữ liệu:
npm run verify
Lệnh này soi số lượng ba bộ dữ liệu, field ba ngôn ngữ, tính đầy đủ của tag, kích thước và định dạng ảnh, tham chiếu file, và tính đầy đủ của key i18n. Với một repo mà dữ liệu là tài sản chính, có bước verify là điểm cộng thật.
Muốn deploy thì đẩy lên GitHub Pages, Cloudflare Pages hay Netlify, không cần cấu hình gì thêm. Link online có sẵn: https://hruiccc.github.io/RuiC-PoseAtlas/, trang phục ở /costume.html, chân dung ở /face.html.
Ai nên dùng, dùng thế nào
Cách dùng phổ biến nhất là ghép ba nguồn: chọn dáng ở Pose Atlas để chốt khung xương và góc máy, chọn bộ đồ ở Costume Atlas, chọn mặt ở Portrait Atlas, rồi ném cả ba làm reference vào tool sinh ảnh. Chính README gói lại thành “dáng định khung, đồ định da, mặt định danh tính”.
- Người làm ảnh AI: cần reference có kiểm soát thay vì ảnh ngẫu nhiên trên mạng.
- Học 3D, animation: xem nhanh tương quan khối, hướng chi, sự thay đổi theo góc máy.
- Vẽ truyện, minh họa: tìm bố cục động, phối cảnh, và giải quyết câu “bộ đồ này vẽ thế nào”.
- Làm character sheet: ảnh mặt cố định dùng lặp lại giúp giữ nhân vật nhất quán giữa các lần sinh.
- Frontend dev: đây là ví dụ khá gọn về site tĩnh data-driven, ba bộ dữ liệu dùng chung một hệ design token, i18n ba ngôn ngữ bằng localStorage, không framework, không bundler.
Về kỹ thuật, ba trang dùng chung assets/css/app.css và assets/css/collection.css, chung key localStorage ruic-poseatlas-lang. Có hỗ trợ deep link kiểu ?lang=ja#pose=full_single_P019&angle=side và #costume=SXY-0039, tiện chia sẻ đúng một mục cho đồng nghiệp. Danh sách dài 1.407 bộ được render theo khối 72 ảnh, cuộn tới đâu nạp tới đó, nên không có chuyện nhét cả nghìn thẻ DOM vào một lần.
Điểm trừ và thứ cần để ý
License ghi là “không rõ”. Đây là chỗ tôi khó chịu nhất. README nói ảnh chân dung gốc theo CC0 1.0 từ nguồn ngoài, nhưng bản thân repo, code và bộ dữ liệu pose/costume thì không có tuyên bố license rõ ràng. Nếu định dùng thương mại hoặc nhúng vào sản phẩm, phải hỏi tác giả trước. Đừng mặc định là dùng thoải mái.
Repo còn rất non: tạo 28/10, cập nhật 30/10. Tài liệu khá dày nhưng chủ yếu bằng tiếng Trung, phần tiếng Anh hạn chế. Chưa có test tự động ngoài npm run verify, chưa có CI, chưa có changelog. Cấu trúc JSON chưa được document thành spec riêng, muốn tự viết tool đọc ba file JSON thì phải mò theo code.
Ngoài ra README có cảnh báo nội dung: một phần tư liệu hướng tới người trưởng thành, có mục nội y và gợi cảm. Đây là điều cần biết trước khi mang vào môi trường công ty hay lớp học.
Về dung lượng, đây không phải repo nhẹ: img/ đã 654 MB cho 1.439 ảnh PNG, costume/img/ 117 MB, portrait/thumbs/ 30 MB. Clone full sẽ tốn hơn 800 MB. Nếu chỉ muốn xem giao diện, dùng bản online hoặc clone nông --depth 1 cũng vẫn nặng vì ảnh nằm trong git history, không phải LFS.
Tôi cũng không chắc repo này duy trì được lâu. Tác giả có nút赞赏 (donate) và link 夸克网盘 đóng gói tài nguyên, nghĩa là một phần giá trị được phân phối ngoài GitHub. Có thể coi đây là side project cá nhân hơn là dự án cộng đồng.
Kết
Nếu bạn làm ảnh AI và đang phải tự xây bộ reference, 288 nhóm dáng với 5 góc mỗi nhóm và 1.407 bộ đồ đã bóc tag là khối lượng tiết kiệm được kha khá thời gian, miễn là bạn chấp nhận kiểm tra lại license trước khi dùng cho việc nghiêm túc. Còn nếu bạn là frontend dev đang tìm một ví dụ site tĩnh không framework mà vẫn có i18n và deep link, đọc source ba trang này cũng đáng 15 phút.
Câu hỏi thường gặp
RuiC-PoseAtlas có miễn phí không, dùng thương mại được không?
Repo công khai trên GitHub nhưng license ghi là “không rõ”. Chỉ ảnh chân dung gốc được nêu là theo CC0 1.0 từ nguồn ngoài, còn code và bộ dữ liệu pose/costume không có tuyên bố license rõ ràng. Nếu định dùng thương mại hoặc nhúng vào sản phẩm, phải hỏi tác giả trước.
RuiC-PoseAtlas nặng bao nhiêu, clone về có tốn dung lượng không?
Đây không phải repo nhẹ: img/ đã 654 MB cho 1.439 ảnh PNG, costume/img/ 117 MB, portrait/thumbs/ 30 MB, clone full tốn hơn 800 MB. Clone nông --depth 1 cũng vẫn nặng vì ảnh nằm trong git history, không phải LFS, nên nếu chỉ muốn xem giao diện thì dùng bản online.
Làm sao chạy thử RuiC-PoseAtlas trên máy?
Không có bước build nào. Clone repo rồi chạy npx serve . hoặc python -m http.server 8080, sau đó mở http://localhost:8080. Repo có sẵn script npm run verify để kiểm tra số lượng ba bộ dữ liệu, field ba ngôn ngữ, tag, kích thước và định dạng ảnh.
