📸
AI Photo Organizer
Умная система автоматической организации и анализа фотоколлекций
СРЕДНИЙ
ПРОДУКТИВНОСТЬ
ОПИСАНИЕ ПРОЕКТА
Многоуровневая AI-система для интеллектуальной обработки фотографий. VLM анализирует содержимое изображений (объекты, люди, сцены, эмоции). LLM генерирует описательные имена файлов и теги на основе визуального контента. ML-модели определяют качество фото, дубликаты, размытие. Система извлекает EXIF данные, определяет геолокацию и время съемки. RAG интегрируется с базой знаний для контекстуальной категоризации. Включает распознавание лиц, группировку по событиям, автоматическую сортировку по папкам.
ЦЕЛЬ ПРОЕКТА
Автоматизировать процесс организации больших фотоколлекций через многомодальный AI-анализ и интеллектуальную категоризацию.
ФУНКЦИОНАЛЬНОСТЬ
Анализ изображений через VLM (распознавание объектов, сцен, людей)
Генерация описательных имен файлов на основе содержимого
Автоматическое тегирование и категоризация
Определение качества изображений и фильтрация дубликатов
Распознавание лиц и группировка по людям
Анализ EXIF данных и геолокации
Интеллектуальная сортировка по событиям и датам
Поиск по естественному языку среди фотографий
Экспорт метаданных в различные форматы
Пакетная обработка тысяч изображений
ТЕХНОЛОГИИ
computer vision
VLM
image processing
face recognition
metadata extraction
NLP
batch processing
ВОЗМОЖНЫЕ ВЫЗОВЫ
Интеграция с внешними API может требовать обработки лимитов
Обработка edge cases в пользовательских данных
Оптимизация производительности для больших объемов данных
СОВЕТЫ ДЛЯ УСПЕХА
Начните с простого MVP и итеративно улучшайте
Регулярно тестируйте с реальными данными
Документируйте все архитектурные решения
ИНФОРМАЦИЯ О ПРОЕКТЕ
БЫСТРЫЕ ДЕЙСТВИЯ
КЛЮЧЕВЫЕ ТРЕБОВАНИЯ
Команда из 4 человек (все роли)
Docker-контейнеризация
CI/CD через GitHub Actions
Мониторинг через Langfuse
Документация и презентация