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Icona di VisionTagger
VisionTagger

Genera metadati delle immagini. In locale.

Crea metadati ricchi e strutturati dalle immagini usando modelli di visione locali — senza upload, abbonamenti o dati che lasciano il tuo Mac.

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Richiede un Mac Apple Silicon con macOS 26

Metadati generati da VisionTagger per un’immagine usando IA locale

Scegli un modello — oppure usa il tuo

Scarica modelli di visione preconfigurati dall’app, oppure collega il tuo modello GGUF e i file projector. Scegli il modello che si adatta meglio alle tue immagini e ai requisiti di qualità, poi ottimizza la generazione con parametri regolabili per ottenere risultati coerenti e ripetibili. Tutta l’elaborazione avviene in locale su Apple Silicon (M1 o successivi), sfruttando le prestazioni del tuo Mac invece di un servizio cloud.

Interfaccia di selezione dei modelli di VisionTagger

Definisci il tuo schema di metadati

Genera solo i metadati di cui hai davvero bisogno. Abilita le sezioni integrate come Titolo, Descrizione, Parole chiave, Contenuto e stile, e Sicurezza e conformità — poi estendile con sezioni e campi personalizzati su misura per il tuo flusso di lavoro. Per ogni campo, scegli un tipo di dato (Booleano, Testo o Lista di testi) e scrivi un prompt che dica al modello esattamente cosa estrarre. Il risultato è un set di metadati strutturati che rispetta le tue convenzioni e resta coerente anche su batch molto grandi.

Configurazione dei contenuti di VisionTagger che mostra sezioni e campi di metadati personalizzabili

Esporta i metadati dove ti servono

Pubblica i metadati nel formato che si adatta meglio alla tua pipeline. Per sidecar XMP e metadati incorporati, VisionTagger si integra con ExifTool — un’utility standard del settore, ampiamente affidabile. I tuoi metadati compariranno in app come Adobe Lightroom, Bridge, Capture One, Photo Mechanic e in qualsiasi altro software che legga XMP. Scrivi di nuovo nella tua libreria Foto, esporta JSON o TXT per immagine, oppure genera un singolo file per un’intera esecuzione. Aggiungi tag del Finder per un’organizzazione rapida in macOS. Seleziona più output insieme e configurali in un unico posto — così una sola passata di generazione può alimentare ogni destinazione che usi.

Esempio di configurazione di pubblicazione di VisionTagger

Casi d’uso

  • Chiunque voglia ritrovare quella foto più tardi — generando titoli, descrizioni, parole chiave e tag ricercabili per la tua libreria.

  • Team web che generano testo alternativo su larga scala — creano testi alt accurati e coerenti per le immagini del sito web per migliorare accessibilità e SEO — in locale, senza caricare nulla.

  • Fotografi che gestiscono servizi fotografici grandi — velocizzano selezione, catalogazione, consegna e archiviazione con metadati coerenti.

  • Designer che organizzano librerie di asset — rendono più facile cercare mood, stile, soggetto e utilizzo tra i progetti.

  • Ricercatori e archivisti che taggano collezioni — creano metadati strutturati e coerenti per dataset, registri e conservazione a lungo termine.

Requisiti di sistema

  • macOS Tahoe 26.0 o successivo

  • Apple Silicon richiesto (M1 o successivi)

  • Per prestazioni ottimali con modelli più grandi, si consigliano 16 GB di RAM o più

  • Spazio per i modelli: prevedi ~4–8 GB per modello (scaricati localmente)

Dalle immagini ai metadati — in sei passaggi

Guarda la demo su YouTube

Acquisto una tantum

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IVA inclusa (eccetto US & CA)

Prova gratuita: 100 immagini, nessun limite di tempo
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FAQ di VisionTagger

Quali modelli di visione sono inclusi?

VisionTagger include quattro modelli di visione preconfigurati: Qwen2.5-VL 7B Instruct, Gemma 3 4B IT, InternVL3 8B Instruct e Pixtral 12B. In genere i modelli più piccoli sono più veloci, mentre quelli più grandi possono produrre output più dettagliati ma richiedono più memoria, a seconda del tuo Mac e delle impostazioni scelte. Usa la prova per confrontare i modelli e regolare i parametri finché i risultati non corrispondono al tuo flusso di lavoro e al livello di dettaglio che preferisci.

Posso usare i miei modelli?

Sì. Se hai un modello di visione compatibile con GGUF e il relativo file projector corrispondente (anch’esso GGUF), puoi collegarli in VisionTagger e usarli come le opzioni integrate. Sei tu a dover garantire che l’uso di modelli di terze parti rispetti licenze e termini.

VisionTagger richiede una connessione a internet?

VisionTagger funziona in locale e non carica le tue immagini né i metadati generati. Una connessione a internet serve solo per scaricare i modelli dall’app e per controllare e scaricare gli aggiornamenti.

Come funziona la prova gratuita?

La prova gratuita ti permette di elaborare fino a 100 immagini senza costi, senza limiti di tempo. Puoi esplorare l’intero flusso—selezione del modello, sezioni integrate, campi personalizzati e opzioni di esportazione—prima di acquistare.

Quali formati e fonti di immagini sono supportati?

VisionTagger supporta formati comuni come JPEG, PNG, TIFF, HEIC e WebP. Puoi selezionare immagini da cartelle sul tuo Mac o direttamente dalla tua libreria Foto.

Posso personalizzare i campi dei metadati?

Sì. Oltre alle sezioni integrate (Titolo, Descrizione, Parole chiave, Contenuto e stile, Sicurezza e conformità), puoi creare sezioni personalizzate e aggiungere i tuoi campi. Ogni campo supporta un tipo di dato (Booleano, Testo o Lista di testi) e un prompt dedicato, così puoi definire con precisione cosa deve estrarre il modello.

Quali output può creare VisionTagger?

VisionTagger può esportare JSON o TXT per immagine, oppure un singolo file JSON/TXT per un intero batch. Può anche applicare tag del Finder. Per sidecar XMP e incorporare metadati nei file immagine, VisionTagger si integra con ExifTool (installato separatamente).

Devo installare ExifTool?

ExifTool è necessario solo per i sidecar XMP e per incorporare metadati nei file immagine. Se esporti solo JSON/TXT o applichi tag del Finder, non ti serve ExifTool.

VisionTagger può scrivere di nuovo nella mia libreria Foto?

Sì. VisionTagger può scrivere i metadati nella tua libreria Foto quando scegli quell’opzione di output. Vedrai sempre un riepilogo di pubblicazione prima che venga scritto qualsiasi cosa.

Posso regolare i parametri del modello?

Sì. In Impostazioni puoi modificare parametri di generazione come temperatura, max tokens, lunghezza del contesto, top-P e top-K tramite slider. Questo ti aiuta a bilanciare creatività e coerenza e a controllare lunghezza e dettaglio dell’output.

Quanto è veloce e di che Mac ho bisogno?

VisionTagger richiede Apple Silicon (M1 o successivi) e gira su macOS Tahoe 26.0 o successivi. La velocità dipende dal tuo Mac, dal modello selezionato, dalla risoluzione dell’immagine e dai campi di metadati scelti. I modelli più piccoli in genere sono più rapidi; quelli più grandi possono produrre risultati di qualità superiore ma potrebbero richiedere più RAM.

Quanto spazio su disco occupano i modelli?

I download dei modelli sono archiviati in locale. Metti in conto circa 4–8 GB per modello (varia in base al modello).

VisionTagger sovrascriverà file o metadati esistenti?

VisionTagger mostra un riepilogo di pubblicazione prima di scrivere qualsiasi output e ti avvisa se alcuni file esistenti potrebbero essere sovrascritti. Puoi rivedere le azioni e confermare prima che venga salvato qualsiasi cosa.

VisionTagger raccoglie dati d’uso o analytics?

No. VisionTagger non include analytics o telemetria e non carica i tuoi dati. L’attivazione della licenza e i controlli degli aggiornamenti comportano richieste di rete quando necessario per queste funzioni.