Ziel ist eine lokal gehostete Fotobibliothek mit Gesichtserkennung, automatischer Bildbeschriftung und natürlicher Sprachsuche.
Immich wird häufig als ausgereifte Open-Source-Lösung mit Docker empfohlen.
Alternativen sind Photoprism, LibrePhotos, Photonix und Ente mit integrierten KI-Funktionen.
Für Bildbeschriftung und semantische Suche werden Modelle wie LLaVA, Gemma3, Mistral Small, Qwen 2.5VL oder SmolVLM via Ollama genutzt.
Empfohlene Verarbeitungs-Pipeline: OpenCV/MTCNN/InsightFace für Gesichtserkennung, BLIP für Captioning, SentenceTransformers und ChromaDB für Vektorsuche.
Metadaten wie EXIF-Daten, GPS und Struktur-Tags sollten zusammen mit Vektorindizes gespeichert werden.
Speicherlösungen umfassen S3-kompatible Systeme (MinIO, Backblaze B2) oder lokale Freigaben, Rclone hilft beim Zusammenführen mehrerer Quellen.
Betrieb erfolgt oft per Docker-Compose, Cron-Jobs und Hintergrund-Worker, Desktop- und Mobile-Clients ermöglichen komfortablen Upload.
Zusätzliche Tools sind Nextcloud Recognize, Home Gallery und PhotoSync für automatische Mobile-Backups.
Erweiterte Funktionen wie Hintergrundentfernung nutzen Stable Diffusion Add-ons, und automatische Bildauswahl orientiert sich an Apple Memories.],
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