# VisionTagger — Nunca mais marque fotos manualmente.

Crie metadados ricos e estruturados a partir de imagens usando modelos de visão locais — sem uploads, assinaturas ou dados saindo do seu Mac.

## Visão geral

- **Plataforma:** macOS (somente Apple Silicon)
- **Capacidade principal:** Gerar metadados de imagens com um LLM local de Imagem-para-Texto (executado no dispositivo)
- **Privacidade:** Sem processamento na nuvem — imagens e metadados ficam no seu Mac
- **Ideal para:** fotógrafos, equipes de conteúdo web, arquivistas e qualquer pessoa que organize bibliotecas de imagens

## O que o VisionTagger faz

O VisionTagger analisa imagens localmente e gera metadados estruturados que você pode **exportar como arquivos** (sidecars ou saídas em lote), gravar na **Biblioteca de Fotos** (**título, legenda, palavras-chave**) e/ou **aplicar como tags do Finder**. Você controla *o que* é gerado e *como*, incluindo esquemas de metadados personalizados e prompts.

## Principais recursos

### Modelos de visão locais
- Execução totalmente no dispositivo usando o desempenho do Apple Silicon.
- Projetado para bibliotecas sensíveis à privacidade e fluxos de trabalho offline.

### Fluxo de trabalho baseado em assistente
1. **Origem** — Escolha a localização das imagens: pastas no seu Mac ou sua Biblioteca de Fotos
2. **Selecionar** — Escolha imagens em visualização de grade ou tabela; adicione via **[+]** ou arrastar e soltar
3. **Conteúdo** — Baixe/selecione um modelo e escolha seções de metadados (incluindo campos personalizados)
4. **Gerar** — Acompanhe os metadados aparecendo ao lado de cada imagem conforme o processamento é concluído
5. **Formato** — Escolha as saídas (arquivos XMP/JSON/CSV/TXT, Biblioteca de Fotos, tags do Finder) e configure-as
6. **Publicar** — Revise o resumo com avisos de substituição e salve os metadados nas saídas

### Seções de metadados integradas
- **Descrição** — Descreve cada imagem (com um nível de detalhamento escolhido)
- **Palavras-chave** — Gera palavras-chave descritivas. Configure o número máximo de palavras-chave, adicione palavras-chave específicas no início, acrescente palavras-chave no final e exclua termos indesejados.
- **Conteúdo e Estilo** — Descreve o estilo (ex.: clima/iluminação); selecione quais campos incluir
- **Segurança e Conformidade** — Categoriza o nível de risco (ex.: conteúdo gráfico); selecione quais campos incluir

### Contexto adicional
Enriqueça os metadados gerados fornecendo contexto extra ao modelo:
- **Dica de contexto** — Uma descrição em texto livre do lote de imagens (ex.: "barracas de comida de rua em mercados noturnos de Taiwan")
- **Localização GPS** — Faz geocodificação reversa das coordenadas GPS dos dados EXIF da imagem para incluir nomes de lugares
- **Metadados existentes** — Passa metadados já presentes em cada imagem (detalhes de captura como modelo da câmera e data, ou título/legenda/palavras-chave existentes) para o modelo

O modelo usa esse contexto para aprimorar sua análise quando relevante, mas baseia sua análise principalmente no que é visível na imagem.

### Metadados personalizados
Adicione seções personalizadas com um ou mais campos:
- **Tipos de dados** dos campos:
  - **Verdadeiro/Falso** (boolean)
  - **Texto** (string)
  - **Lista de Textos** (string array)
- Cada campo inclui um **prompt** que instrui o modelo sobre o que extrair.
- Exemplos:
  - Boolean: "Contém texto" / "Contém uma pessoa"
  - Texto: "Descreva o fundo"
  - Lista: "Cores dominantes"

### Escolha de modelos
- Downloads pré-configurados:
  - Qwen3-VL 8B Instruct
  - Qwen3-VL 30B-A3B Instruct
  - Qwen2.5-VL 7B Instruct
  - Gemma 3 Vision 4B Instruct
  - InternVL3 8B Instruct
  - Pixtral 12B

- Traga seus próprios modelos:
  - Adicione modelos compatíveis baixados separadamente vinculando um **model GGUF** e **projector GGUF**

### Opções de saída
- **XMP:** arquivos incorporados e/ou sidecar
- **JSON / CSV /TXT:** arquivos sidecar ou um único arquivo JSON, CSV ou TXT para o conjunto completo de imagens
- **Biblioteca de Fotos:** gravar de volta **título, legenda, palavras-chave**
- **Tags do Finder:** aplicar palavras-chave/tags geradas aos arquivos
- Várias saídas podem ser selecionadas e configuradas juntas.

### Idioma de saída
O VisionTagger sempre gera metadados em inglês para qualidade ideal do modelo de AI. Quando um idioma de saída diferente é selecionado, os metadados gerados são automaticamente traduzidos usando os serviços de Tradução integrados do macOS. Os idiomas suportados incluem árabe, chinês, holandês, francês, alemão, hindi, indonésio, italiano, japonês, coreano, polonês, português, russo, espanhol, tailandês, turco, ucraniano e vietnamita. Os pacotes de idiomas devem ser baixados nos Ajustes do Sistema antes que a tradução esteja disponível.

### Idiomas do app
A interface do usuário está disponível em 10 idiomas: inglês, holandês, alemão, japonês, francês, chinês (simplificado), espanhol, italiano, português e coreano.

### Integração com Atalhos
O VisionTagger oferece duas ações para os Atalhos da Apple para automatizar o fluxo de trabalho:
- **Generate Image Metadata** — para imagens do sistema de arquivos
- **Generate Photo Metadata** — para fotos da Biblioteca de Fotos

Essas ações podem ser usadas em fluxos de trabalho de Atalhos, Ações Rápidas do Finder, automações de pastas, linha de comando (`shortcuts run`) e AppleScript. Um preset de configurações opcional (JSON exportado) pode ser fornecido para tornar o atalho autossuficiente.

### Configurações ajustáveis de geração
Ajuste os parâmetros do modelo usando controles deslizantes:

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


## Preços e licenciamento

- **€ 29,99** / **$ 34.99**
- **IVA incluso** (exceto EUA e Canadá)
- **Teste gratuito:** 100 imagens, **sem limite de tempo**
- **Pagamento único. Sem taxas recorrentes.**
- **Licença:** Usuário único, vários Macs
- **Pagamentos:** Checkout seguro via **FastSpring** (MoR)
- **Distribuição:** Download direto (não pela Mac App Store)

## Requisitos do sistema

- **Apple Silicon obrigatório:** M1 ou posterior
- **macOS:** Tahoe **26.0** ou posterior


## Links

- **Página do produto:** https://www.synendo.com/pt/visiontagger/
- **Fluxo de trabalho:** https://www.synendo.com/pt/visiontagger/#workflow
- **Demo do fluxo de trabalho (vídeo):** https://youtu.be/PQ6G2H7zuEc
- **FAQ:** https://www.synendo.com/pt/visiontagger/#faq
- **Adicionando campos de metadados personalizados (vídeo):** https://youtu.be/S2oEM6LTHVQ
