Embed-Photos — ваш персональный поисковик изображений на Mac

Представьте: у вас 10 тысяч фотографий с отпусков, семейных праздников и рабочих мероприятий. Как быстро найти все снимки с "собакой на пляже" или "закатом в горах"? Именно эту проблему решает Embed-Photos — локальный поисковик изображений с поддержкой семантического поиска.

Что под капотом?

Разработанный harperreed проект использует модель CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) от OpenAI, адаптированную для работы на Apple Silicon через фреймворк MLX. В отличие от облачных сервисов, все вычисления происходят локально — ваши фото никуда не утекают.

Ключевые возможности:

Поиск по смыслу: ищите "улыбающаяся девушка в красном платье" вместо тегов и метаданных
Локальность работы: не требует интернета после первоначальной настройки
Веб-интерфейс: интуитивно понятный поиск через браузер
Персистентное хранилище: SQLite + Chroma для быстрого доступа к эмбеддингам
Гибкая настройка: конфигурация через .env файл

Как это работает технически?

generate_embeddings.py создает векторные представления (эмбеддинги) изображений с помощью CLIP
Эмбеддинги сохраняются в базу Chroma для быстрого поиска
Flask-приложение (start_web.py) предоставляет веб-интерфейс для запросов
Поиск происходит по близости векторов запроса и изображений

# Пример генерации эмбеддингов
python generate_embeddings.py

# Запуск веб-интерфейса
python start_web.py

Кому пригодится?

Фотографам: для организации портфолио и поиска по стилям
Архивариусам: классификация исторических фотоархивов
Дизайнерам: быстрый поиск мудбордов по описанию
Исследователям: анализ визуальных паттернов в датасетах

Ограничения

Пока проект работает только на Mac с Apple Silicon (M1/M2). В планах автора — сделать MLX опциональным и добавить поддержку SigLIP вместо CLIP.

Embed-Photos — элегантное решение для тех, кто устал от ручной разметки изображений. Проект особенно порадует владельцев Mac, ценящих приватность и локальные вычисления. 488 звёзд на GitHub говорят сами за себя — решение востребовано.

Попробуйте, если:

Работаете с большими фотоархивами
Цените приватность данных
Хотите семантический поиск без облачных сервисов