VisionTagger — 더 이상 사진에 수동으로 태그를 달지 마세요.

로컬 비전 모델을 사용해 이미지에서 풍부하고 구조화된 메타데이터를 생성해요 — 업로드, 구독, 데이터 유출 없이 Mac에서 바로 처리해요.


한눈에 보기

- 플랫폼: macOS (Apple Silicon 전용)
- 핵심 기능: 로컬 Image-to-Text LLM으로 이미지 메타데이터를 생성해요 (기기에서 직접 실행)
- 개인정보 보호: 클라우드 처리 없음 — 이미지와 메타데이터가 Mac을 떠나지 않아요
- 추천 대상: 사진작가, 웹 콘텐츠 팀, 아키비스트, 이미지 라이브러리를 정리하는 모든 분


VisionTagger가 하는 일

VisionTagger는 이미지를 로컬에서 분석하고 구조화된 메타데이터를 생성해요. 생성된 메타데이터를 파일로 내보내기 (사이드카 또는 일괄 출력), 사진 보관함에 기록 (제목, 캡션, 키워드), 그리고/또는 Finder 태그로 적용할 수 있어요. 무엇을 생성하고 어떻게 생성할지 직접 제어할 수 있으며, 사용자 정의 메타데이터 스키마와 프롬프트도 포함돼요.


주요 기능

로컬 비전 모델
- Apple Silicon 성능을 활용해 완전히 기기에서 실행돼요.
- 개인정보 보호가 중요한 라이브러리와 오프라인 워크플로에 적합해요.

마법사 기반 워크플로
1. 소스 — 이미지 위치를 선택해요: Mac의 폴더 또는 사진 보관함
2. 선택 — 그리드 또는 테이블 보기에서 이미지를 선택해요; [+] 또는 드래그 앤 드롭으로 추가
3. 콘텐츠 — 모델을 다운로드/선택하고 메타데이터 섹션을 선택해요 (사용자 정의 필드 포함)
4. 생성 — 처리가 완료되면 각 이미지 옆에 메타데이터가 나타나는 것을 확인해요
5. 형식 — 출력 방식을 선택하고 (XMP/JSON/CSV/TXT 파일, 사진 보관함, Finder 태그) 설정해요
6. 게시 — 덮어쓰기 경고가 포함된 요약을 검토한 후 메타데이터를 출력에 저장해요

기본 메타데이터 섹션
- 설명 — 각 이미지를 설명해요 (선택한 상세도 수준에 따라)
- 키워드 — 설명적인 키워드를 생성해요. 최대 키워드 수를 설정하고, 특정 키워드를 앞에 추가하거나, 끝에 추가하거나, 원하지 않는 용어를 제외할 수 있어요.
- 콘텐츠 & 스타일 — 스타일을 설명해요 (예: 분위기/조명); 포함할 필드를 선택해요
- 안전 & 규정 준수 — 위험 수준을 분류해요 (예: 선정적 콘텐츠); 포함할 필드를 선택해요

추가 컨텍스트
모델에 추가 컨텍스트를 제공해 생성된 메타데이터를 더 풍부하게 만들어요:
- 컨텍스트 힌트 — 이미지 배치에 대한 자유 텍스트 설명 (예: "대만 야시장의 길거리 음식 노점")
- GPS 위치 — 이미지 EXIF 데이터의 GPS 좌표를 역지오코딩해 장소 이름을 포함해요
- 기존 메타데이터 — 각 이미지에 이미 존재하는 메타데이터 (카메라 모델과 날짜 같은 촬영 정보, 또는 기존 제목/캡션/키워드)를 모델에 전달해요

모델은 관련이 있을 때 이 컨텍스트를 활용해 분석을 향상하지만, 주로 이미지에 보이는 내용을 기반으로 분석해요.

사용자 정의 메타데이터
하나 이상의 필드로 맞춤 섹션을 추가해요:
- 필드 데이터 유형:
  - 참/거짓 (boolean)
  - 텍스트 (string)
  - 텍스트 목록 (string array)
- 각 필드에는 모델에게 무엇을 추출할지 지시하는 프롬프트가 포함돼요.
- 예시:
  - Boolean: "텍스트 포함" / "사람 포함"
  - 텍스트: "배경을 설명하세요"
  - 목록: "주요 색상"

모델 선택
- 사전 구성된 다운로드:
  - Qwen3-VL 8B Instruct
  - Qwen3-VL 30B-A3B Instruct
  - Qwen2.5-VL 7B Instruct
  - Gemma 3 Vision 4B Instruct
  - InternVL3 8B Instruct
  - Pixtral 12B
- 자체 모델 사용:
  - 별도로 다운로드한 호환 모델을 모델 GGUF와 프로젝터 GGUF를 연결해 추가해요

출력 옵션
- XMP: 임베디드 및/또는 사이드카 파일
- JSON / CSV / TXT: 사이드카 파일 또는 전체 이미지 세트를 위한 하나의 JSON, CSV 또는 TXT 파일
- 사진 보관함: 제목, 캡션, 키워드를 다시 기록해요
- Finder 태그: 생성된 키워드/태그를 파일에 적용해요
- 여러 출력을 동시에 선택하고 설정할 수 있어요.

출력 언어
VisionTagger는 최적의 AI 모델 품질을 위해 항상 영어로 메타데이터를 생성해요. 다른 출력 언어를 선택하면 생성된 메타데이터가 macOS 내장 번역 서비스를 통해 자동으로 번역돼요. 지원되는 언어에는 아랍어, 중국어, 네덜란드어, 프랑스어, 독일어, 힌디어, 인도네시아어, 이탈리아어, 일본어, 한국어, 폴란드어, 포르투갈어, 러시아어, 스페인어, 태국어, 터키어, 우크라이나어, 베트남어가 포함돼요. 번역을 사용하려면 시스템 설정에서 언어 팩을 먼저 다운로드해야 해요.

앱 언어
사용자 인터페이스는 10개 언어로 제공돼요: 영어, 네덜란드어, 독일어, 일본어, 프랑스어, 중국어 (간체), 스페인어, 이탈리아어, 포르투갈어, 한국어.

단축어 통합
VisionTagger는 워크플로를 자동화하기 위해 Apple 단축어용 두 가지 동작을 제공해요:
- 이미지 메타데이터 생성 — 파일 시스템의 이미지용
- 사진 메타데이터 생성 — 사진 보관함의 사진용

이 동작들은 단축어 워크플로, Finder 빠른 동작, 폴더 자동화, 명령줄 (shortcuts run), AppleScript에서 사용할 수 있어요. 단축어를 자체적으로 완결시키기 위해 선택적으로 설정 프리셋 (내보낸 JSON)을 제공할 수 있어요.

조정 가능한 생성 설정
슬라이더를 사용해 모델 매개변수를 조정해요:
- Temperature
- Max tokens
- Context length
- Top-P
- Top-K


가격 및 라이선스

- € 29,99 / $ 34.99
- VAT 포함 (미국 및 캐나다 제외)
- 무료 체험: 이미지 100장, 기간 제한 없음
- 일회성 결제. 반복 요금 없음.
- 라이선스: 단일 사용자, 여러 Mac
- 결제: FastSpring (MoR)을 통한 안전한 결제
- 배포: 직접 다운로드 (Mac App Store를 통하지 않음)


시스템 요구 사항

- Apple Silicon 필수: M1 이상
- macOS: Tahoe 26.0 이상


링크

- 제품 페이지: https://www.synendo.com/ko/visiontagger/
- 워크플로: https://www.synendo.com/ko/visiontagger/#workflow
- 데모 워크플로 (영상): https://youtu.be/l9byOnSthLI
- FAQ: https://www.synendo.com/ko/visiontagger/#faq
- 사용자 정의 메타데이터 필드 추가 (영상): https://youtu.be/S2oEM6LTHVQ
