AI로 사진 메타데이터를 생성. 로컬에서.
온디바이스 AI로 사진 라이브러리에 키워드, 캡션, 구조화된 메타데이터를 생성해요 — 업로드도, 구독도, Mac 밖으로 나가는 데이터도 없이요.
macOS 26를 실행하는 Apple Silicon Mac이 필요해요
촬영 데이터는 빠르게 쌓여요 — 나중에 이미지를 찾는 게 어려운 부분이면 안 돼요
촬영할 때마다 수백에서 수천 개의 파일이 남아요 — 그리고 몇 주 후에 그 이미지가 어떤 폴더에 있는지 기억이 안 나요. 수동 키워드 작업은 느리고 일관성이 없고, 클라우드 태깅 도구는 클라이언트 작업을 제3자 서버에 업로드하는 것을 의미해요 — 많은 사진가에게 그건 받아들일 수 없는 거예요.
온디바이스 AI로 사진 자동 태그
VisionTagger는 Mac에서 비전 모델을 로컬로 실행해서 이미지를 분석하고 키워드, 캡션, 구조화된 메타데이터를 자동 생성해요. 촬영 전체를 한 번에 일괄 처리하고, 카탈로깅 워크플로용 XMP 사이드카를 쓰고, Finder 태그를 적용해요 — 파일 하나도 업로드하지 않고요.
촬영 전체를 한 번에 태그
JPEG, PNG, RAW 또는 다른 일반 포맷의 내보내기가 들어 있는 폴더를 드롭하거나, 사진 앱에서 이미지를 선택해요. VisionTagger가 한 번의 실행으로 모든 이미지에 메타데이터를 생성해서, 파일을 하나씩 열어 태그할 필요가 없어요.
워크플로에 맞는 메타데이터 스키마 만들기
일반적인 키워드를 넘어서요. 피사체, 위치, 분위기, 조명, 구도, 색상 팔레트 같은 필드를 정의해요. 스키마를 프리셋으로 저장하고 촬영마다 재사용해서 일관되고 검색 가능한 결과를 얻어요.
XMP 사이드카, JSON, CSV, Finder 태그 등으로 내보내기
카탈로깅 워크플로에 가져올 수 있는 XMP 사이드카 파일을 작성해요. 아카이브 파이프라인이나 포트폴리오 도구용으로 JSON, CSV 또는 TXT를 내보내요. Finder 태그를 적용해서 Spotlight로 바로 검색 — 모두 한 번의 실행으로.
예시
시스템 요구 사항
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macOS Tahoe 26.0 이상
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Apple Silicon 필요(M1 이상)
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더 큰 모델에서 최적의 성능을 원하면 RAM 16GB 이상을 권장해요
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모델 저장 공간: 모델당 약 ~4–8 GB를 예상해요(로컬로 다운로드)
일회성 구매
VAT 포함 (US & CA 제외)
FastSpring을 통한 안전 결제