ncoevoet/facet

Local AI photo scoring, culling, and gallery — score, organise, and explore your library with face recognition and semantic search. No cloud, no subscriptions.

Facet은(는) 셀프 호스팅 사진 분석 및 선별 도구입니다. 전적으로 사용자 자신의 머신에서 실행되며 사진 폴더를 읽고 각 이미지를 9가지 품질 지표(심미성, 구도, 선명도, 노출 등)로 점수를 매긴 다음, 모든 브라우저에서 열 수 있는 웹 갤러리에 결과를 표시합니다. 클라우드도, 계정도, API 키도 필요 없습니다. 모든 사진은 사용자의 하드웨어에 그대로 유지됩니다.

핵심 워크플로우:

스캔 — Facet에 사진 폴더를 지정합니다. 각 이미지의 품질, 구도, 얼굴을 분석합니다. JPG, HEIC, 10종 카메라 RAW 형식, PNG, GIF 등을 지원합니다.
찾아보기 — 웹 갤러리를 열어 필터, 검색, 여러 레이아웃으로 탐색합니다.
선별 — Facet은 연사 샷(버스트)을 그룹화하고, 눈 감은 사진을 표시하고, 시각적으로 유사한 사진을 찾아 가장 좋은 컷을 표면화하여 약한 사진을 빠르게 삭제할 수 있게 합니다.

주요 기능 그룹별:

스코어링: 사진당 9가지 지표, 콘텐츠 유형(인물, 풍경, 매크로 등)에 따라 조정된 가중치. 사진 위에 마우스를 올리면 점수 내역과 EXIF 데이터가 포함된 툴팁이 표시됩니다.
선별: 자동 베스트 선택이 포함된 버스트 감지, 시퀀스 인식(파노라마/브라켓은 전체 유지), 유사성 그룹화, 시간순 '씬' 그룹화, 드라이런 미리보기가 포함된 원클릭 자동 선별, 장르 프리셋(스포츠/웨딩/콘서트), 블링크 감지, 지각 해싱을 통한 중복 감지, 스크린샷/문서/밈을 잡아내는 '정크 스윕'.
탐색: 모자이크 및 그리드 뷰, 날짜/카메라/렌즈/인물/평점 필터, 자연어 의미 검색("해변의 일몰"), 타임라인 뷰, 지오태그 맵, 테마 슬라이드쇼 '캡슐', '오늘의 추억', 폴더 탐색.
정리: 인물 그룹화 및 병합 제안이 포함된 자동 얼굴 인식, 수동 및 스마트 앨범, 별점, AI 태그, 실행 취소가 포함된 일괄 작업, 키보드 단축키.
이해: 장비/카테고리/타임라인 대시보드, 각 점수에 대한 AI 비평, A/B 사진 비교를 통한 가중치 조정, 사용자의 결정에서 학습하는 개인 '취향' 랭커, 히스토그램 표시, AI 캡션.
공유: 공유 가능한 앨범 링크(수신자 로그인 불필요), 댓글 포함 클라이언트 교정 모드, WebDAV를 통한 휴대폰 자동 업로드, 포토 프레임/키오스크 피드, 정적 포트폴리오 내보내기, CSV/JSON 내보내기.
추가 기능: 다크/라이트 모드(10가지 액센트), 모바일 반응형 인터페이스, PWA로 설치 가능, 가상화된 갤러리(10만 장 이상에서도 빠름), 재개 가능한 스캔, 7개 UI 언어, 다중 사용자 지원, 플러그인/웹훅.

하드웨어 현실:

대부분의 기능은 CPU 전용 머신에서 실행됩니다 — 스코어링, 얼굴 감지, 검색, 앨범, 메타데이터 내보내기.
Apple Silicon은 PyTorch의 Metal 백엔드를 통해 GPU를 자동으로 사용합니다.
NVIDIA GPU(16GB 또는 24GB VRAM)가 가장 강력한 AI 모델을 지원합니다: TOPIQ 미학 스코어링, SigLIP 임베딩, VLM 태깅, AI 캡션/비평, 피사체 중요도.
로컬 GPU가 없으면 AI 텍스트 기능을 원격 Ollama 또는 OpenAI 호환 서버로 지정할 수 있습니다.

대상 사용자:

로컬에 대규모 사진 라이브러리를 보유하고 최고의 사진을 찾고 버스트와 유사 이미지를 정리하려는 사람.
프라이버시를 중시하고 Lightroom, darktable, digiKam 또는 Immich를 이미 사용하는 사람 — Facet은 평점과 태그를 XMP 사이드카 파일(기본적으로 원본 파일은 변경하지 않음)에 쓰고 외부 편집을 다시 읽어들이며 양방향 동기화를 위한 Lightroom 플러그인을 제공합니다.
모바일 클라우드 앱이 아니며 RAW 파일을 편집하지 않고 일부 설정(Python 설치, 최상의 모델에는 GPU 필요)이 필요합니다.

빠른 시작: Docker 권장 — 클론, .env.example 복사, 사진 디렉터리 설정, docker compose up 실행, http://localhost:5000 열기. Linux/macOS용으로 install.sh를 통한 Docker 없는 경로도 있습니다. 첫 실행 워크스루, 전체 문서, 구성 참조는 docs/ 폴더에 있습니다.

라이선스: Facet 자체 코드는 MIT. 일부 기본 AI 모델(TOPIQ, InsightFace 가중치)은 비상업용입니다. commercial 라이선스 모드는 자동으로 허용 라이선스 대안으로 라우팅합니다.

ncoevoet/facet

관련