VisionTagger — Nie wieder Fotos manuell taggen.

Erstelle umfangreiche, strukturierte Metadaten aus Bildern mit lokalen Vision-Modellen — ohne Uploads, Abonnements oder Daten, die deinen Mac verlassen.


Auf einen Blick

- Plattform: macOS (nur Apple Silicon)
- Kernfunktion: Bildmetadaten mit einem lokalen Image-to-Text LLM erzeugen (läuft auf dem Gerät)
- Datenschutz: Keine Cloud-Verarbeitung — Bilder und Metadaten bleiben auf deinem Mac
- Ideal für: Fotografen, Web-Content-Teams, Archivare und alle, die Bildbibliotheken organisieren


Was VisionTagger macht

VisionTagger analysiert Bilder lokal und erzeugt strukturierte Metadaten, die du als Dateien exportieren (Sidecar- oder Batch-Ausgaben), in die Fotos-Mediathek schreiben (Titel, Beschreibung, Stichwörter) und/oder als Finder-Tags anwenden kannst. Du bestimmst, was generiert wird und wie, einschließlich benutzerdefinierter Metadaten-Schemata und Prompts.


Hauptfunktionen

Lokale Vision-Modelle
- Läuft vollständig auf dem Gerät mit der Leistung von Apple Silicon.
- Entwickelt für datenschutzsensible Mediatheken und Offline-Workflows.

Assistentenbasierter Workflow
1. Quelle — Bildstandort wählen: Ordner auf deinem Mac oder deine Fotos-Mediathek
2. Auswahl — Bilder in Raster- oder Tabellenansicht auswählen; hinzufügen über [+] oder Drag & Drop
3. Inhalt — Modell herunterladen/auswählen und Metadaten-Abschnitte festlegen (einschließlich benutzerdefinierter Felder)
4. Generieren — Beobachte, wie Metadaten neben jedem Bild erscheinen, während die Verarbeitung läuft
5. Format — Ausgaben wählen (XMP/JSON/CSV/TXT-Dateien, Fotos-Mediathek, Finder-Tags) und konfigurieren
6. Veröffentlichen — Zusammenfassung mit Überschreibungswarnungen prüfen, dann Metadaten in die Ausgaben speichern

Integrierte Metadaten-Abschnitte
- Beschreibung — Beschreibt jedes Bild (mit wählbarer Ausführlichkeit)
- Stichwörter — Erzeugt beschreibende Stichwörter. Konfiguriere die maximale Anzahl an Stichwörtern, stelle bestimmte Stichwörter an den Anfang, hänge Stichwörter am Ende an und schließe unerwünschte Begriffe aus.
- Inhalt & Stil — Beschreibt den Stil (z. B. Stimmung/Beleuchtung); wähle aus, welche Felder enthalten sein sollen
- Sicherheit & Compliance — Kategorisiert das Risikoniveau (z. B. problematische Inhalte); wähle aus, welche Felder enthalten sein sollen

Zusätzlicher Kontext
Reichere generierte Metadaten an, indem du dem Modell zusätzlichen Kontext gibst:
- Kontexthinweis — Eine Freitextbeschreibung des Bildstapels (z. B. „Straßenessensstände auf taiwanesischen Nachtmärkten")
- GPS-Standort — Wandelt GPS-Koordinaten aus den EXIF-Daten des Bildes per Reverse Geocoding in Ortsnamen um
- Vorhandene Metadaten — Übergibt bereits im Bild vorhandene Metadaten (Aufnahmedetails wie Kameramodell und Datum oder vorhandener Titel/Beschreibung/Stichwörter) an das Modell

Das Modell nutzt diesen Kontext, um seine Analyse bei Relevanz zu verbessern, stützt seine Analyse aber primär auf das, was im Bild sichtbar ist.

Benutzerdefinierte Metadaten
Füge maßgeschneiderte Abschnitte mit einem oder mehreren Feldern hinzu:
- Feld-Datentypen:
  - Wahr/Falsch (Boolean)
  - Text (String)
  - Textliste (String-Array)
- Jedes Feld enthält einen Prompt, der dem Modell mitteilt, was es extrahieren soll.
- Beispiele:
  - Boolean: „Enthält Text" / „Enthält eine Person"
  - Text: „Beschreibe den Hintergrund"
  - Liste: „Dominante Farben"

Modellauswahl
- Vorkonfigurierte Downloads:
  - Qwen3-VL 8B Instruct
  - Qwen3-VL 30B-A3B Instruct
  - Qwen2.5-VL 7B Instruct
  - Gemma 3 Vision 4B Instruct
  - InternVL3 8B Instruct
  - Pixtral 12B
- Eigene Modelle einbinden:
  - Füge separat heruntergeladene kompatible Modelle hinzu, indem du eine Model-GGUF- und eine Projector-GGUF-Datei verknüpfst

Ausgabeoptionen
- XMP: Eingebettete und/oder Sidecar-Dateien
- JSON / CSV / TXT: Sidecar-Dateien oder eine JSON-, CSV- oder TXT-Datei für den gesamten Bildersatz
- Fotos-Mediathek: Titel, Beschreibung, Stichwörter zurückschreiben
- Finder-Tags: Generierte Stichwörter/Tags auf Dateien anwenden
- Mehrere Ausgaben können gleichzeitig ausgewählt und konfiguriert werden.

Ausgabesprache
VisionTagger erzeugt Metadaten immer zunächst auf Englisch für optimale AI-Modellqualität. Wenn eine andere Ausgabesprache gewählt wird, werden die erzeugten Metadaten automatisch mit den in macOS integrierten Übersetzungsdiensten übersetzt. Unterstützte Sprachen sind Arabisch, Chinesisch, Niederländisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Indonesisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Polnisch, Portugiesisch, Russisch, Spanisch, Thailändisch, Türkisch, Ukrainisch und Vietnamesisch. Sprachpakete müssen vor der Übersetzung in den Systemeinstellungen heruntergeladen werden.

App-Sprachen
Die Benutzeroberfläche ist in 10 Sprachen verfügbar: Englisch, Niederländisch, Deutsch, Japanisch, Französisch, Chinesisch (vereinfacht), Spanisch, Italienisch, Portugiesisch und Koreanisch.

Kurzbefehle-Integration
VisionTagger bietet zwei Aktionen für Apple Kurzbefehle zur Automatisierung des Workflows:
- Generate Image Metadata — für Bilder aus dem Dateisystem
- Generate Photo Metadata — für Fotos aus der Fotos-Mediathek

Diese Aktionen können in Kurzbefehl-Workflows, Finder-Schnellaktionen, Ordnerautomatisierungen, der Befehlszeile (shortcuts run) und AppleScript verwendet werden. Ein optionales Einstellungspreset (exportiertes JSON) kann mitgegeben werden, um den Kurzbefehl eigenständig zu machen.

Einstellbare Generierungsparameter
Passe Modellparameter mit Schiebereglern an:
- Temperature
- Max tokens
- Context length
- Top-P
- Top-K


Preise & Lizenzierung

- € 29,99 / $ 34.99
- MwSt. inklusive (außer USA & Kanada)
- Kostenlose Testversion: 100 Bilder, ohne Zeitlimit
- Einmalzahlung. Keine wiederkehrenden Gebühren.
- Lizenz: Einzelnutzer, mehrere Macs
- Zahlung: Sicherer Checkout über FastSpring (MoR)
- Vertrieb: Direkter Download (nicht über den Mac App Store)


Systemanforderungen

- Apple Silicon erforderlich: M1 oder neuer
- macOS: Tahoe 26.0 oder neuer


Links

- Produktseite: https://www.synendo.com/de/visiontagger/
- Workflow: https://www.synendo.com/de/visiontagger/#workflow
- Demo-Workflow (Video): https://youtu.be/EFdMyfZPfj4
- FAQ: https://www.synendo.com/de/visiontagger/#faq
- Benutzerdefinierte Metadatenfelder hinzufügen (Video): https://youtu.be/S2oEM6LTHVQ
