# VisionTagger — Non taggare mai più le foto a mano.

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

## In sintesi

- **Piattaforma:** macOS (solo Apple Silicon)
- **Funzionalità principale:** Genera metadati delle immagini con un LLM Image-to-Text locale (eseguito sul dispositivo)
- **Privacy:** Nessuna elaborazione cloud — le immagini e i metadati restano sul tuo Mac
- **Ideale per:** fotografi, team di contenuti web, archivisti e chiunque organizzi librerie di immagini

## Cosa fa VisionTagger

VisionTagger analizza le immagini localmente e genera metadati strutturati che puoi **esportare come file** (sidecar o output in batch), scrivere nella **Libreria Foto** (**titolo, didascalia, parole chiave**) e/o **applicare come tag del Finder**. Controlli tu *cosa* viene generato e *come*, inclusi schemi di metadati personalizzati e prompt.

## Funzionalità principali

### Modelli di visione locali
- Funziona interamente sul dispositivo sfruttando le prestazioni di Apple Silicon.
- Progettato per librerie sensibili alla privacy e flussi di lavoro offline.

### Flusso di lavoro guidato
1. **Origine** — Scegli la posizione delle immagini: cartelle sul tuo Mac o la tua Libreria Foto
2. **Selezione** — Scegli le immagini in vista griglia o tabella; aggiungi tramite **[+]** o drag & drop
3. **Contenuto** — Scarica/seleziona un modello e scegli le sezioni di metadati (inclusi campi personalizzati)
4. **Generazione** — Osserva i metadati apparire accanto a ogni immagine man mano che l'elaborazione procede
5. **Formato** — Scegli gli output (file XMP/JSON/CSV/TXT, Libreria Foto, tag del Finder) e configurali
6. **Pubblicazione** — Rivedi il riepilogo con gli avvisi di sovrascrittura, poi salva i metadati negli output

### Sezioni di metadati integrate
- **Descrizione** — Descrive ogni immagine (con un livello di dettaglio a scelta)
- **Parole chiave** — Genera parole chiave descrittive. Configura il numero massimo di parole chiave, anteponi parole chiave specifiche all'inizio, aggiungi parole chiave alla fine ed escludi termini indesiderati.
- **Contenuto e Stile** — Descrive lo stile (es. atmosfera/illuminazione); seleziona quali campi includere
- **Sicurezza e Conformità** — Categorizza il livello di rischio (es. contenuto grafico); seleziona quali campi includere

### Contesto aggiuntivo
Arricchisci i metadati generati fornendo contesto aggiuntivo al modello:
- **Suggerimento di contesto** — Una descrizione libera del gruppo di immagini (es. "bancarelle di street food nei mercati notturni taiwanesi")
- **Posizione GPS** — Decodifica inversamente le coordinate GPS dai dati EXIF dell'immagine per includere i nomi dei luoghi
- **Metadati esistenti** — Passa al modello i metadati già presenti in ogni immagine (dettagli di scatto come modello della fotocamera e data, oppure titolo/didascalia/parole chiave esistenti)

Il modello utilizza questo contesto per migliorare la sua analisi quando pertinente, ma basa la sua analisi principalmente su ciò che è visibile nell'immagine.

### Metadati personalizzati
Aggiungi sezioni su misura con uno o più campi:
- **Tipi di dati** dei campi:
  - **Vero/Falso** (booleano)
  - **Testo** (stringa)
  - **Lista di testi** (array di stringhe)
- Ogni campo include un **prompt** che indica al modello cosa estrarre.
- Esempi:
  - Booleano: "Contiene testo" / "Contiene una persona"
  - Testo: "Descrivi lo sfondo"
  - Lista: "Colori dominanti"

### Scelta dei modelli
- Download preconfigurati:
  - Qwen3-VL 8B Instruct
  - Qwen3-VL 30B-A3B Instruct
  - Qwen2.5-VL 7B Instruct
  - Gemma 3 Vision 4B Instruct
  - InternVL3 8B Instruct
  - Pixtral 12B

- Porta i tuoi modelli:
  - Aggiungi modelli compatibili scaricati separatamente collegando un **model GGUF** e un **projector GGUF**

### Opzioni di output
- **XMP:** file incorporati e/o sidecar
- **JSON / CSV /TXT:** file sidecar o un singolo file JSON, CSV o TXT per l'intero set di immagini
- **Libreria Foto:** riscrivi **titolo, didascalia, parole chiave**
- **Tag del Finder:** applica parole chiave/tag generati ai file
- È possibile selezionare e configurare più output contemporaneamente.

### Lingua di output
VisionTagger genera sempre i metadati in inglese per una qualità ottimale del modello AI. Quando viene selezionata una lingua di output diversa, i metadati generati vengono tradotti automaticamente utilizzando i servizi di traduzione integrati di macOS. Le lingue supportate includono arabo, cinese, coreano, francese, giapponese, hindi, indonesiano, italiano, olandese, polacco, portoghese, russo, spagnolo, tailandese, tedesco, turco, ucraino e vietnamita. I pacchetti lingua devono essere scaricati nelle Impostazioni di Sistema prima che la traduzione sia disponibile.

### Lingue dell'app
L'interfaccia utente è disponibile in 10 lingue: inglese, olandese, tedesco, giapponese, francese, cinese (semplificato), spagnolo, italiano, portoghese e coreano.

### Integrazione con Comandi Rapidi
VisionTagger offre due azioni per i Comandi Rapidi di Apple per automatizzare il flusso di lavoro:
- **Generate Image Metadata** — per le immagini dal file system
- **Generate Photo Metadata** — per le foto dalla Libreria Foto

Queste azioni possono essere utilizzate nei flussi di lavoro dei Comandi Rapidi, nelle Azioni Rapide del Finder, nelle automazioni di cartelle, dalla riga di comando (`shortcuts run`) e in AppleScript. È possibile fornire un preset di impostazioni opzionale (JSON esportato) per rendere il comando rapido autonomo.

### Impostazioni di generazione regolabili
Regola i parametri del modello tramite cursori:

- Temperature
- Max tokens
- Context length
- Top-P
- Top-K


## Prezzi e licenza

- **€ 29,99** / **$ 34.99**
- **IVA inclusa** (esclusi US e CA)
- **Prova gratuita:** 100 immagini, **senza limiti di tempo**
- **Pagamento unico. Nessun costo ricorrente.**
- **Licenza:** Singolo utente, più Mac
- **Pagamenti:** Checkout sicuro tramite **FastSpring** (MoR)
- **Distribuzione:** Download diretto (non tramite il Mac App Store)

## Requisiti di sistema

- **Apple Silicon richiesto:** M1 o successivo
- **macOS:** Tahoe **26.0** o successivo


## Link

- **Pagina prodotto:** https://www.synendo.com/it/visiontagger/
- **Flusso di lavoro:** https://www.synendo.com/it/visiontagger/#workflow
- **Demo del flusso di lavoro (video):** https://youtu.be/b2wyttIU-LE
- **FAQ:** https://www.synendo.com/it/visiontagger/#faq
- **Aggiunta di campi metadati personalizzati (video):** https://youtu.be/S2oEM6LTHVQ
