# VisionTagger

> 再也不用手动给照片打标签。

VisionTagger 使用设备端 AI 为你的图片批量生成标题、描述、关键词等元数据——无需上传，无按张收费。

VisionTagger 是一款 macOS 应用，使用设备端 AI 为你的图片生成标题、描述、关键词和结构化元数据。一次付费，无限处理——无需云端上传、无需订阅、无按张收费。导出 XMP sidecar 用于 Lightroom 和 Capture One，JSON/CSV 用于网页工作流，Finder 标签，或写回 Photos。一切都在你的 Mac 本地运行。

- **Developer:** Synendo
- **Website:** https://www.synendo.com/zh-Hans/visiontagger/
- **Requirements:** 需要运行 macOS 26 的 Apple Silicon Mac
- **Price:** €24.99 — 已含增值税（US & CA 除外）
- **下载免费试用版:** https://www.synendo.com/apps/visiontagger/VisionTagger.dmg
- **购买 VisionTagger:** https://synendo.onfastspring.com/visiontaggerv1

## VisionTagger 适合谁？

- **[拥有数千张未标记照片的摄影师](https://www.synendo.com/zh-Hans/visiontagger/photo-metadata)** — 批量处理整组拍摄并导出带关键词、说明等的 XMP sidecar——可直接导入 Lightroom、Capture One 或 Photo Mechanic。
- **[总是找不到那张照片的人](https://www.synendo.com/zh-Hans/visiontagger/photo-metadata)** — 生成可搜索的标题、描述和 Finder 标签，让你图库中的每张图片都能被找到——现在，以及多年以后。
- **[需要大批量生成替代文本的 Web 团队](https://www.synendo.com/zh-Hans/visiontagger/alt-text)** — 为成百上千的网站图片生成准确、一致的替代文本——提升无障碍与 SEO，无需上传至第三方服务。
- **在项目素材中搜索的设计师** — 按情绪、风格、主题和用途为图片打标签，让你的素材库即时可搜索。
- **保存收藏的研究人员和档案工作者** — 为数据集、记录和长期数字保存创建结构化、一致的元数据。

## Features

### 用已有的上下文获得更智能的结果

告诉 AI 它在看什么，结果会显著提升。添加一个 Context Hint，比如“复古家具店的产品照片”；开启 GPS Location，根据嵌入的坐标获取地名；或者把文件中已有的相机和编辑元数据一起传给模型。每个来源都是可选的，直接注入提示词——这样 AI 就不需要猜测了。

### 精确生成你需要的元数据

从大多数人需要的字段开始——标题、描述和关键词——然后用内容与风格、安全与合规进一步扩展，或添加完全自定义的分区和字段并编写自己的提示词。需要其他语言的输出？VisionTagger 可以使用 macOS 内置翻译功能自动翻译生成的元数据。最终得到的是跨数千张照片的结构化、一致的元数据。

### 无缝融入你的工作流

对于 XMP sidecar 和嵌入式元数据，VisionTagger 集成了 [ExifTool](https://exiftool.org)——一个行业标准、广受信赖的工具。你的元数据会出现在 Adobe Lightroom、Bridge、Capture One、Photo Mechanic 等应用，以及任何读取 XMP 的其他软件中。写回你的 Photos Library，按图片导出 JSON、CSV 或 TXT，或为整次运行生成一个单文件。添加 Finder 标签，便于在 macOS 里快速整理。支持一次选择多个输出并统一配置——这样一次生成就能同时喂给你使用的每个目的地。

### 自动化，然后忘掉它

两个快捷指令操作——一个用于 Finder 中的文件，一个用于你的 Photos Library——让你无需打开应用就能在后台运行完整流程。设置文件夹自动化、Finder 快速操作，或从命令行触发。使用应用当前的设置，或提供一个保存的预设来获得每次都可复现的结果。

## 使用方法

1. **来源** — 选择你的图片存放位置——Mac 上的文件夹，或你的 Photos Library。
2. **选择** — 只挑你想处理的内容。你可以用网格或表格视图浏览所选内容，用添加按钮再加图片，或把文件拖拽到应用里来组一个批次。
3. **内容** — 选择 AI 模型（在应用内一键下载），然后选择要生成哪些元数据：标题、描述、关键词、风格标签、安全评级，或你自己的自定义字段。
4. **生成** — 看结果实时出现。VisionTagger 在本地处理图片，并在每个项目准备好时立刻把生成的元数据流式写入一个可滚动列表，这样批处理还在继续时，你也能一边查看、一边编辑输出。
5. **格式** — 选择元数据的输出方式：XMP sidecar 用于你的照片目录，JSON 或 CSV 用于网站工作流，Finder 标签，或写回 Photos。支持一次选择多个输出。
6. **发布** — 在写入任何内容之前先确认。查看将要执行的所有操作的清晰摘要，包括在可能覆盖现有文件或元数据时的警告——然后再发布，放心地应用你选择的输出。

[在 YouTube 上观看演示](https://youtu.be/QjDcUqb3QKg)

## 一次性购买

€24.99 ~~€29.99~~ (特别优惠)

- 免费试用：100 张图片，无时间限制
- 一次付款。无重复费用。
- 单用户。多台 Mac。

已含增值税（US & CA 除外）. 通过 FastSpring 安全付款

## VisionTagger 常见问题

### 入门

**免费试用怎么用？**

免费试用让你在没有时间限制的情况下免费处理最多 100 张图片。你可以在购买前完整体验工作流——模型选择、内置分区、自定义字段和导出选项。

### 图片与元数据

**支持哪些图片格式和来源？**

VisionTagger 支持常见图片格式，如 JPEG、PNG、TIFF、HEIC 和 WebP，以及包括 DNG 在内的多种 RAW 格式。你可以从 Mac 上的文件夹选择图片，或直接从你的 Photos Library 选择。

**可以调整描述的详细程度吗？**

可以。你可以在三个级别中选择：简洁生成一句话，适合用作 alt 文本；标准生成两句带上下文的描述，适合用作图片说明；详细则生成全面的描述。

**可以控制生成哪些关键词吗？**

可以。你可以设置关键词的最大数量，让模型为每张图片生成不超过该数量的关键词。你还可以定义始终添加在列表开头或末尾的关键词，以及指定要排除的关键词。生成后，你可以在导出前手动为每张图片重新排序、编辑、添加或删除关键词。

**可以自定义元数据字段吗？**

可以。除了内置分区（标题、描述、关键词、内容与风格、安全与合规）之外，你还可以[创建自定义分区并添加自己的字段](https://youtu.be/S2oEM6LTHVQ)。每个字段都支持数据类型（Boolean、Text 或 List of Texts）以及独立的提示词，让你能精确控制模型要提取的内容。

### 导出与集成

**VisionTagger 能写回我的 Photos Library 吗？**

可以。当你选择该输出选项时，VisionTagger 可以把元数据写回你的 Photos Library。写入之前你总会看到发布摘要。

**VisionTagger 能生成哪些输出？**

VisionTagger 可以为每张图片导出 JSON、CSV 或 TXT，也可以为整批图片导出单个 JSON/CSV/TXT 文件。它还可以应用 Finder 标签。对于 XMP sidecar 和将元数据嵌入图片文件，VisionTagger 会集成 [ExifTool](https://exiftool.org)（需另行安装）。

**VisionTagger 可以输出英语以外的其他语言的元数据吗？**

可以。VisionTagger 始终以英语生成元数据，以确保最佳的 AI 模型质量。当你在设置中选择其他输出语言时，生成的元数据会使用 macOS 内置翻译功能自动翻译。支持的语言包括阿拉伯语、中文、荷兰语、法语、德语、印地语、印度尼西亚语、意大利语、日语、韩语、波兰语、葡萄牙语、俄语、西班牙语、泰语、土耳其语、乌克兰语和越南语。翻译可用前需要先在系统设置中下载语言包。

**我需要安装 ExifTool 吗？**

[ExifTool](https://exiftool.org) 只在生成 XMP sidecar 和将元数据嵌入图片文件时需要。如果你只导出 JSON/CSV/TXT 或应用 Finder 标签，就不需要 ExifTool。

**VisionTagger 会覆盖已有文件或元数据吗？**

VisionTagger 在写入任何输出前都会显示发布摘要，并在可能覆盖已有文件时提醒你。你可以先检查将要执行的操作，并在保存前确认。

### 系统要求

**需要进行技术配置吗？**

不需要。一键下载模型即可开始处理。VisionTagger 预设了合理的默认值。如果你想要更多控制，可以在设置中调整输出长度等参数——但大多数用户无需调整。

**VisionTagger 需要联网吗？**

VisionTagger 在本地运行，不会上传你的图片或生成的元数据。只有在应用内下载模型，以及检查并下载应用更新时才需要联网。

**速度怎么样，我需要什么 Mac？**

VisionTagger 需要 Apple Silicon（M1 或更新机型），并在 macOS Tahoe 26.0 或更高版本上运行。建议至少 16 GB 内存；使用较大模型时，推荐 32 GB 或更多。速度取决于你的 Mac、所选模型、图片分辨率以及你选择的元数据字段。较小的模型通常更快；较大的模型可能产出更高质量结果。

**模型会占用多少磁盘空间？**

模型下载会保存在本地。每个模型大约需要 4–8 GB（因模型而异）。

### 自动化

**我可以自动化 VisionTagger 吗？**

可以。VisionTagger 通过两个操作与 Apple 快捷指令集成：Generate Image Metadata（用于 Finder 中的文件）和 Generate Photo Metadata（用于你的 Photos Library）。两者都能在后台运行完整流程，并将结果导出到你配置的目的地。你可以在快捷指令 App、Finder 快速操作、文件夹自动化、命令行和 AppleScript 中使用它们。你还可以提供从应用导出的设置预设，以实现可复现的自动化。

### AI 模型

**VisionTagger 能识别特定的人物或人脸吗？**

不能。VisionTagger 使用的是通用的预训练视觉模型，所以它能描述画面中有人并记录可见的特征，但无法按姓名识别或标记特定的个人。这些模型没有针对人脸识别进行训练，也没有办法教它们识别特定的人。

**内置了哪些视觉模型？**

VisionTagger 内置了七个预配置的视觉模型：Qwen3-VL 8B Instruct、Qwen3-VL 30B-A3B Instruct、Qwen3-VL 32B Instruct、Qwen2.5-VL 7B Instruct、Gemma 3 4B IT、InternVL3 8B Instruct 和 Pixtral 12B。较小的模型通常运行更快；较大的模型可能输出更高细节，但会根据你的 Mac 和所选设置需要更多内存。你可以用试用版对比模型并调整参数，直到结果符合你的工作流和偏好的细节程度。

**我可以使用自己的模型吗？**

可以。如果你有兼容 GGUF 的视觉模型及其匹配的 projector 文件（同样是 GGUF），就能在 VisionTagger 里把它们[链接起来](https://youtu.be/V21D3kcudQc)，像内置选项一样使用。你需要自行确保对第三方模型的使用符合它们的许可与条款。

**可以调模型参数吗？**

可以。在设置里你可以用滑块调整 temperature、max tokens、context length、top-P 和 top-K 等生成参数。这能帮助你在创意和一致性之间做平衡，并控制输出长度与细节。

### 隐私

**VisionTagger 和云端关键词服务相比如何？**

大多数云端关键词服务按张收费，且需要将照片上传到他们的服务器。VisionTagger 一次购买，无按张收费——你可以处理任意数量的图片。你的照片永远不会离开你的 Mac，元数据直接写入 XMP sidecar 和文件，而不是需要手动导入的 CSV 导出。

**GPS Location 功能会将我的数据发送到哪里吗？**

图片中嵌入的 GPS 坐标会匿名发送至 Apple 地图以查询地名。仅发送坐标——Apple 不会收集与您的地图使用相关的个人数据。GPS Location 功能在应用中默认处于关闭状态。

**翻译功能会向 Apple 发送数据吗？**

默认情况下，macOS 可能会使用 Apple 的在线翻译服务以提高准确性。要确保所有翻译完全在 Mac 上完成，不让数据离开设备，请在系统设置 > 翻译 中启用“设备端模式”。

**VisionTagger 会收集使用数据或分析信息吗？**

不会。VisionTagger 不包含 analytics 或遥测，也不会上传你的数据。许可激活与更新检查会在这些功能需要时发起网络请求。

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## Legal & support

- 隐私政策: https://www.synendo.com/zh-Hans/visiontagger/privacy/
- 服务条款: https://www.synendo.com/zh-Hans/visiontagger/terms/
- 新闻资料包: https://www.synendo.com/visiontagger/新闻资料包.zip

## 更多 Synendo 应用

- [GD Studio](https://www.synendo.com/zh-Hans/gdstudio/) — 生成式艺术，为绘图而生。
- [Plotter Hub](https://www.synendo.com/zh-Hans/plotterhub/) — 在网络上绘图。

## Other languages

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