VisionTagger — No vuelvas a etiquetar fotos manualmente.

Crea metadatos enriquecidos y estructurados a partir de imágenes usando modelos de visión locales — sin subidas, suscripciones ni datos que salgan de tu Mac.

De un vistazo

- Plataforma: macOS (solo Apple Silicon)
- Capacidad principal: Genera metadatos de imágenes con un LLM local de imagen a texto (se ejecuta en el dispositivo)
- Privacidad: Sin procesamiento en la nube — las imágenes y los metadatos permanecen en tu Mac
- Ideal para: fotógrafos, equipos de contenido web, archivistas y cualquiera que organice bibliotecas de imágenes

Qué hace VisionTagger

VisionTagger analiza imágenes de forma local y genera metadatos estructurados que puedes exportar como archivos (sidecars o salidas por lotes), escribir en la Fototeca (título, descripción, palabras clave) y/o aplicar como etiquetas del Finder. Tú controlas qué se genera y cómo, incluyendo esquemas de metadatos personalizados y prompts.

Características principales

Modelos de visión locales
- Se ejecuta completamente en el dispositivo usando el rendimiento de Apple Silicon.
- Diseñado para bibliotecas sensibles a la privacidad y flujos de trabajo sin conexión.

Flujo de trabajo basado en asistente
1. Origen — Elige la ubicación de las imágenes: carpetas en tu Mac o tu Fototeca
2. Seleccionar — Escoge imágenes en vista de cuadrícula o tabla; añade con [+] o arrastra y suelta
3. Contenido — Descarga/selecciona un modelo y elige las secciones de metadatos (incluidos campos personalizados)
4. Generar — Observa cómo los metadatos aparecen junto a cada imagen a medida que se completa el procesamiento
5. Formato — Elige las salidas (archivos XMP/JSON/CSV/TXT, Fototeca, etiquetas del Finder) y configúralas
6. Publicar — Revisa el resumen con avisos de sobrescritura y guarda los metadatos en las salidas

Secciones de metadatos integradas
- Descripción — Describe cada imagen (con un nivel de detalle configurable)
- Palabras clave — Genera palabras clave descriptivas. Configura el número máximo de palabras clave, antepón palabras clave específicas al inicio, añade palabras clave al final y excluye términos no deseados.
- Contenido y estilo — Describe el estilo (p. ej., ambiente/iluminación); selecciona qué campos incluir
- Seguridad y cumplimiento — Categoriza el nivel de riesgo (p. ej., contenido gráfico); selecciona qué campos incluir

Contexto adicional
Enriquece los metadatos generados proporcionando contexto adicional al modelo:
- Pista de contexto — Una descripción en texto libre del lote de imágenes (p. ej., "puestos de comida callejera en mercados nocturnos taiwaneses")
- Ubicación GPS — Geocodifica inversamente las coordenadas GPS de los datos EXIF de la imagen para incluir nombres de lugares
- Metadatos existentes — Pasa al modelo los metadatos ya presentes en cada imagen (detalles de captura como modelo de cámara y fecha, o título/descripción/palabras clave existentes)

El modelo usa este contexto para mejorar su análisis cuando es relevante, pero basa su análisis principalmente en lo que es visible en la imagen.

Metadatos personalizados
Añade secciones a medida con uno o más campos:
- Tipos de datos de los campos:
  - Verdadero/Falso (booleano)
  - Texto (cadena)
  - Lista de textos (array de cadenas)
- Cada campo incluye un prompt que indica al modelo qué extraer.
- Ejemplos:
  - Booleano: "Contiene texto" / "Contiene una persona"
  - Texto: "Describe el fondo"
  - Lista: "Colores dominantes"

Opciones de modelos
- Descargas preconfiguradas:
  - Qwen3-VL 8B Instruct
  - Qwen3-VL 30B-A3B Instruct
  - Qwen2.5-VL 7B Instruct
  - Gemma 3 Vision 4B Instruct
  - InternVL3 8B Instruct
  - Pixtral 12B
- Trae tus propios modelos:
  - Añade modelos compatibles descargados por separado vinculando un model GGUF y un projector GGUF

Opciones de salida
- XMP: archivos incrustados y/o sidecar
- JSON / CSV / TXT: archivos sidecar o un único archivo JSON, CSV o TXT para todo el conjunto de imágenes
- Fototeca: reescribe título, descripción, palabras clave
- Etiquetas del Finder: aplica palabras clave/etiquetas generadas a los archivos
- Se pueden seleccionar y configurar múltiples salidas a la vez.

Idioma de salida
VisionTagger siempre genera los metadatos en inglés para obtener la mejor calidad del modelo de AI. Cuando se selecciona un idioma de salida diferente, los metadatos generados se traducen automáticamente usando los servicios de traducción integrados de macOS. Los idiomas compatibles incluyen árabe, chino, neerlandés, francés, alemán, hindi, indonesio, italiano, japonés, coreano, polaco, portugués, ruso, español, tailandés, turco, ucraniano y vietnamita. Los paquetes de idiomas deben descargarse en Ajustes del Sistema antes de que la traducción esté disponible.

Idiomas de la app
La interfaz de usuario está disponible en 10 idiomas: inglés, neerlandés, alemán, japonés, francés, chino (simplificado), español, italiano, portugués y coreano.

Integración con Atajos
VisionTagger ofrece dos acciones para Atajos de Apple para automatizar el flujo de trabajo:
- Generate Image Metadata — para imágenes del sistema de archivos
- Generate Photo Metadata — para fotos de la Fototeca

Estas acciones se pueden usar en flujos de trabajo de Atajos, Acciones Rápidas del Finder, automatizaciones de carpetas, la línea de comandos (shortcuts run) y AppleScript. Se puede proporcionar un preset de configuración opcional (JSON exportado) para que el atajo sea autónomo.

Ajustes de generación configurables
Ajusta los parámetros del modelo usando controles deslizantes:
- Temperature
- Max tokens
- Context length
- Top-P
- Top-K


Precios y licencia

- € 29,99 / $ 34.99
- IVA incluido (excepto EE. UU. y CA)
- Prueba gratuita: 100 imágenes, sin límite de tiempo
- Pago único. Sin cuotas recurrentes.
- Licencia: Un usuario, varios Macs
- Pagos: Pago seguro a través de FastSpring (MoR)
- Distribución: Descarga directa (no a través de la Mac App Store)


Requisitos del sistema

- Apple Silicon requerido: M1 o posterior
- macOS: Tahoe 26.0 o posterior


Enlaces

- Página del producto: https://www.synendo.com/es/visiontagger/
- Flujo de trabajo: https://www.synendo.com/es/visiontagger/#workflow
- Demo del flujo de trabajo (vídeo): https://youtu.be/BHoxTnnYbpA
- Preguntas frecuentes: https://www.synendo.com/es/visiontagger/#faq
- Añadir campos de metadatos personalizados (vídeo): https://youtu.be/S2oEM6LTHVQ
