Exif AI

关于

Exif AI 是一个强大的命令行工具，旨在直接将AI生成的图像描述和/或标签写入图像文件的元数据。此工具利用先进的AI模型来分析图像内容并生成描述性元数据，从而提高图像的可用性和可搜索性。

使用示例

命令行

免安装

如果您不想全局安装 Exif AI，可以使用 npx 命令直接运行。

npx exif-ai -i example.jpeg -a ollama

安装版

如果您已经全局安装了 Exif AI，则可以直接从命令行运行它。

exif-ai -i example.jpeg -a ollama

选项

必选项:

• -a, --api-provider <value>: 要使用的AI供应商名称（ollama代表Ollama，zhipu代表ZhipuAI，google代表Google Gemini）

可选项:

• -T, --tasks <tasks...>: 要执行的任务列表（description代表生成描述，tags代表生成标签，face代表面部识别）。
• -i, --input <file> : 要处理的图像文件。
• -p, --description-prompt <text>: 自定义AI供应商生成描述的提示。默认为通用的图像描述提示。
• --tag-prompt <text>: 自定义AI供应商生成标签的提示。默认为通用的图像标签提示。
• -m, --model <name>: 指定要使用的AI模型，如果AI供应商支持。
• -t, --description-tags <tags...>: 要写入描述的EXIF标签列表。默认为常见的描述标签。
• --tag-tags <tags...>: 要写入标签的EXIF标签列表。默认为常见的标签。
• -v, --verbose: 启用调试输出。
• -d, --dry-run: 预览AI生成的内容而不写入图像文件。
• --exif-tool-write-args <args...>: 用于写入元数据的ExifTool的额外参数。
• --provider-args <args...>: AI供应商的额外参数。
• -w, --watch <path>: 监视要处理的目录中的新文件。
• --avoid-overwrite: 如果文件中已经存在EXIF标签，则避免覆盖。
• --ext <extensions...>: 要监视的文件扩展名。只有具有这些扩展名的文件才会被处理。
• --concurrency <number>: 在监视模式下同时处理的文件数量。
• --face-group-ids <group...>: 要用于面部识别的面部组ID列表。

示例用法:

exif-ai -i example.jpg -a ollama -p "描述这张图片"

作为库使用

要在您的项目中将Exif AI用作库，请导入它并使用提供的函数：

import { execute } from "exif-ai";

const options = {
  tasks: ["description"], // 要执行的任务列表
  input: "example.jpg", // 要处理的图像文件
  provider: "ollama", // 要使用的AI供应商名称
  descriptionTags: ["Description"], // 要写入描述的EXIF标签列表
  tagTags: ["TagsList"], // 要写入标签的EXIF标签列表
  descriptionPrompt: "描述这张图片", // 自定义AI供应商生成描述的提示
  tagPrompt: "根据主题、对象、事件、地点标记这张图片", // 自定义AI供应商生成标签的提示
  verbose: true, // 启用调试输出
  dry: false, // 预览AI生成的内容而不写入图像文件
  writeArgs: [], // 用于写入元数据的ExifTool的额外参数
  providerArgs: [], // AI供应商的额外参数
  avoidOverwrite: false, // 如果文件中已经存在EXIF标签，则避免覆盖
  doNotEndExifTool: false, // 不在写入元数据后结束ExifTool进程
};

execute(options)
  .then((result) => {
    console.log(result); // 处理结果
  })
  .catch((error) => {
    console.error(error); // 处理错误
  });

安装

要全局安装 Exif AI，请使用以下命令：

npm install -g exif-ai

任务

生成描述

description任务使用AI供应商生成图像的描述。该描述将被写入在descriptionTags中。

生成标签

tags任务使用AI供应商生成图像的标签。标签将被写入在tagTags中。

面部识别

face任务使用腾讯云API在图像上执行面部识别。面部识别结果将写入在tagTags中定义的EXIF标签。

目前，face任务需要腾讯云API密钥，并且需要腾讯云人脸识别服务。如果您没有腾讯云账户，请先注册一个账户并启用人脸识别服务。

export TENCENTCLOUD_SECRET_ID=your_tencentcloud_secret_id
export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY=your_tencentcloud_secret_key

注意

请确保您安全地管理您的API密钥。不要在公共仓库或其他公共论坛中暴露它们。

API供应商

Exif AI依赖于API供应商来生成图像描述和标签。目前，我们支持三个供应商：ZhipuAI、Ollama和Google Gemini。

支持的供应商

• ZhipuAI：领先的AI服务供应商。需要API密钥。
• Ollama：在您的机器上运行的本地AI服务，无需API密钥。
• Google Gemini：由Google提供的强大AI服务。

自定义供应商

您还可以通过实现供应商接口来开发您自己的自定义供应商。这允许您与其他AI服务集成或自定义描述生成过程。

配置

设置API密钥（适用于ZhipuAI）

要使用ZhipuAI，您需要设置API密钥。您可以通过设置环境变量来完成此操作：

export ZHIPUAI_API_KEY=your_zhipuai_api_key

Google Gemini

要使用Google Gemini，您需要设置API密钥。您可以通过设置环境变量来完成此操作：

export API_KEY=your_google_api_key

Ollama Configuration

Ollama在本地运行，不需要API密钥。请确保Ollama已安装在您的机器上并正确配置。有关安装和设置说明，请参考Ollama。

要使用远程Ollama服务，您可以在providerArgs中定义URL：

exif-ai --providerArgs "http://ollama.example.com:8080" -a ollama -i image.jpg

providerArgs: ["http://ollama.example.com:8080"],

开发

前置条件

• Node.js >=16
• pnpm

克隆仓库

首先，将Exif AI仓库克隆到您的本地机器：

git clone https://github.com/tychenjiajun/exif-ai.git
cd exif-ai

安装依赖

接下来，使用 pnpm 安装所需的依赖项。

pnpm install

构建

pnpm run build

Watch

pnpm run watch