Ваш фотоархив похож на цифровой чердак? Тысячи файлов с именами вроде IMG_20230115_184532.jpg, разбросанные по папкам без всякой логики. Раньше сортировка занимала дни, а теперь AI File Sorter 1.5 делает это за часы — и делает это локально, без отправки ваших личных фото в облако.
Что это за зверь и как он работает
AI File Sorter — это open-source инструмент на Python, который использует локальные LLM с поддержкой изображений для анализа и организации файлов. В версии 1.5 добавили поддержку GGUF-моделей, что значит — теперь можно запускать даже на слабом железе без GPU.
GGUF — это формат моделей для llama.cpp, который работает на CPU. Если у вас есть опыт с Harbor, то вы уже знаете, как это удобно.
Вот как это выглядит на практике. Вы указываете папку с тысячей фотографий. Инструмент по очереди:
- Анализирует изображение через LLaVA (модель, которая понимает и текст, и картинки)
- Получает текстовое описание: "собака коричневого цвета на зеленой траве, солнечный день"
- Создает структуру папок на основе описаний
- Переименовывает файлы в человекочитаемый формат
Результат? Вместо хаоса получаете папки "dogs", "nature", "family", а внутри файлы с именами вроде "brown_dog_on_grass_2023.jpg".
Технические детали, которые имеют значение
Под капотом здесь несколько интересных решений. Во-первых, кеширование. После первого анализа изображения результаты сохраняются в локальную базу. Если вы добавите новые файлы или запустите сортировку повторно, уже обработанные фото не будут анализироваться снова.
Во-вторых, поддержка разных бэкендов. Не нравится llama.cpp? Можно использовать Ollama. Хотите максимальную скорость на GPU? Есть варианты с CUDA и Vulkan. Это как GGUF Converter Studio, но для организации файлов.
На слабом железе процесс может быть медленным — 1-2 секунды на фото. Для тысячи изображений приготовьтесь ждать 15-30 минут. Но это все равно быстрее, чем делать вручную.
С чем сравнивать? Альтернативы и их проблемы
Google Photos? Отличная штука, но все ваши фото уходят в облако. Apple Photos? Тоже привязывает к экосистеме и требует подписки. Adobe Bridge? Мощно, но сложно и платно.
Локальные альтернативы вроде DigiKam или XnView MP хороши для просмотра, но их системы тегирования требуют ручной работы. AI File Sorter делает то, что другие не могут — понимает содержание фото и организует их на основе семантики, а не метаданных.
Есть еще нейросетевые сервисы вроде Phototheca, но они либо платные, либо требуют интернета. Здесь же все работает офлайн — важный момент для приватности.
Кому это реально нужно (а кому нет)
Фотографам-любителям с гигабайтами сырья. Блогерам, которые хранят тонны скриншотов и мемов. Исследователям, работающим с датасетами изображений и нуждающимся в их быстрой организации.
Не подойдет тем, у кого мало фото (проще сделать вручную) или кто не готов разбираться с настройкой Python-окружения. Это не "установил и забыл" — нужно скачать модель, настроить зависимости, возможно, поковыряться с путями.
Пример из реальной жизни: как это выглядит в работе
Допустим, у вас есть папка со скриншотами из разных проектов, личными фото и картинками для статей. Запускаете скрипт с параметрами:
python ai_file_sorter.py --input ./photos --output ./organized --model llava-v1.5-7b-q4.ggufЧерез час получаете структуру:
| Папка | Что внутри | Пример имени файла |
|---|---|---|
| code_screenshots | Скриншоты с кодом, терминалом | python_code_with_error_2024.png |
| nature | Пейзажи, растения, животные | sunset_over_mountains.jpg |
| ui_design | Интерфейсы, мокапы, дизайн | mobile_app_dark_theme.fig |
Самое приятное — можно настроить собственные категории через промпты. Хотите отделять "фото с едой" от "фото рецептов"? Прописываете правила, и модель их соблюдает.
Подводные камни и ограничения
Модели LLaVA иногда галлюцинируют. Могут принять оранжевую кошку за лису или определить деловую встречу как "люди в комнате". Точность не 100%, особенно со сложными абстрактными изображениями.
Еще момент — размер моделей. Даже квантизированные версии LLaVA 7B занимают 4-5 ГБ. Для мобильных устройств это может быть проблемой, хотя на ПК или ноутбуке нормально.
И да, это не графический интерфейс. Работа через командную строку. Для кого-то это плюс (можно автоматизировать), для кого-то минус (нужно знать базовый терминал).
Что дальше? Будущее локальной организации файлов
Следующий логичный шаг — интеграция с существующими файловыми менеджерами. Представьте плагин для Finder или Explorer, который добавляет правой кнопкой мыши "Отсортировать с помощью ИИ". Или веб-интерфейс вроде Harbor, но для управления медиафайлами.
Еще интереснее было бы добавить семантический поиск. Не по именам файлов, а по содержанию: "найди все фото, где есть красная машина и снег". Технологии для этого уже есть — тот же гибридный поиск для RAG, но адаптированный под изображения.
Пока же AI File Sorter 1.5 — лучший вариант для тех, кто ценит приватность и хочет автоматизировать рутину без облачных сервисов. Медленно? Да. Идеально? Нет. Но работает здесь и сейчас, на вашем компьютере, с вашими файлами. И это уже немало.
