Hunderte Gigabyte Familienfotos ohne Cloud und Abonnements organisieren

Ich habe ein Fotoarchiv, das sich über etwa fünfzehn Jahre auf einer externen Festplatte erstreckt. Es ist ein vollständiges Durcheinander: alte Kompaktkamera-JPEGs, schwere RAW-Dateien von einer DSLR, eine Menge Live Photos von einem iPhone und jede Menge Duplikate von fehlgeschlagenen Backups. Kommt Ihnen das bekannt vor?

Diese Sammlung wird jedes Jahr nur größer. Das Hochladen eines Terabytes persönlicher Fotos zu Cloud-Diensten wie Google Photos oder Apple iCloud ist aufgrund von Datenschutzbedenken nicht immer attraktiv, und das Bezahlen für laufende Speicherabonnements summiert sich. Desktop-Katalogisierungswerkzeuge wie Lightroom sind ressourcenintensiv und binden Sie an proprietäre Datenbanken. Was ich will, ist etwas Einfaches: Software, die vorhandene Ordner auf der Festplatte liest, schnell sucht und nirgendwo Daten hochlädt.

Ich habe kürzlich ein interessantes Projekt namens Lap entdeckt, das genau dieses Problem lösen soll.

Was ist Lap

Lap ist ein Open-Source-Desktop-Fotomanager für macOS, Windows und Linux. Das Hauptprinzip der Autoren ist der lokale Betrieb ohne Cloud und ohne enge Kopplung an proprietäre Datenbanken (Folder-first-Ansatz).

Die App zwingt Sie nicht, Dateien in einen einzigen monolithischen Container zu importieren. Sie zeigen einfach auf Verzeichnisse auf Ihrer Festplatte oder Ihrem Netzlaufwerk, und das Programm indiziert sie, liest Metadaten aus und erstellt eine praktische Ansicht. Wenn Sie sich entscheiden, die App zu entfernen, bleiben Ihre ursprünglichen Ordner genau so, wie sie waren.

Praktische Funktionen

Anders als viele leichte Betrachter bewältigt dieses Projekt routineäßige Aufgaben beim Sortieren von Medienbibliotheken mit über 100.000 Dateien.

Lokale neuronale Netze Suche

Die interessanteste Funktion ist die integrierte Suche ohne Aufruf externer APIs. Es verwendet CLIP für textbasierte Abfragen (wie die Suche nach „Hund am Strand" oder „Geburtstag") und InsightFace für die Gesichtserkennung. Die semantische Suche funktioniert in etwa fünfzig Sprachen, einschließlich Russisch. Die gesamte Verarbeitung erfolgt lokal auf Ihrer CPU oder GPU durch ONNX Runtime.

Intelligente Formatbehandlung

Jeder, der sowohl mit einer Kamera als auch mit einem Telefon fotografiert, kennt das visuelle Durcheinander:

• RAW + JPEG Paare: Das Programm kann identische Aufnahmen in einem einzigen Interface-Element gruppieren, während beide Dateien auf der Festplatte verbleiben. Beim Verschieben oder Löschen wird das Paar zusammen behandelt.
• Apple Live Photos: HEIC und zugehörige MOV/AAE-Dateien werden korrekt verknüpft, direkt in der Ansicht abgespielt und funktionieren beim Kopieren einwandfrei.

Auswahl und Bereinigung von Duplikaten

Zum Sortieren von Fotoshootings gibt es einen Vier-Panel-Vergleichsmodus für Bilder. Sie können schnell unscharfe Duplikate eliminieren, Bewertungen oder Farblabels setzen. Der eingebaute Duplikat-Scanner findet identische Dateien und verschiebt Überschüssige stapelweise in den Papierkorb.

Unterstützung für über 60 Formate

Das Programm verarbeitet gängige Formate wie JPG, PNG, WebP, moderne AVIF und JXL, seltene Formate wie PSD oder EXR sowie RAW-Dateien von praktisch allen großen Herstellern (CR3, NEF, ARW, DNG, RAF und andere).

Unter der Haube

Die Projektarchitektur wirkt sauber und pragmatisch:

• Backend: Rust und das Tauri-Framework. Das hält die App leicht und verhindert, dass sie wie Electron-Apps oft Gigabytes an RAM verbraucht.
• Frontend: Vue 3, Vite und Tailwind CSS mit daisyUI. Die Benutzeroberfläche ist responsiv und die Zeitleiste stockt nicht beim schnellen Scrollen.
• Datenspeicherung: SQLite für Indizes, Tags und intelligente Alben.
• Bild- und Videoverarbeitung: Wrapper um LibRaw, libheif, libjpeg-turbo und FFmpeg.

Um aus dem Quellcode zu bauen und auszuführen, benötigen Sie Rust stable, Node.js 20+ und pnpm:

git clone --recursive https://github.com/julyx10/lap.git
cd lap
git submodule update --init --recursive
cargo install tauri-cli --version "^2.0.0" --locked

# Загрузка локальных моделей и утилит
./scripts/download_models.sh
./scripts/download_ffmpeg_sidecar.sh

# Запуск dev-окружения
cd src-vite && pnpm install && cd ..
cargo tauri dev

Wenn Ihnen der manuelle Build nicht zusagt, gibt es vorgefertigte Releases auf GitHub: DMG für macOS (mit Apple Silicon und Intel-Unterstützung), MSI für Windows und DEB-Pakete für Linux. Auf macOS kann die App auch über Homebrew installiert werden:

brew tap julyx10/lap
brew install --cask lap

Arbeiten mit Metadaten

Hier ist ein wichtiges Detail, das Sie von Anfang an wissen sollten. Lap liest Standard-EXIF-Daten (Datum, Kamera, Objektiv, Koordinaten) direkt aus den Dateien. Aber Benutzersammlungen, Bewertungen, intelligente Alben und erkannte Gesichter werden in der Datenbank der App gespeichert, nicht in XMP-Sidecar-Dateien zurückgeschrieben.

Wenn Sie also einen Ordner außerhalb von Lap über einen normalen Datei-Explorer umbenennen oder verschieben, muss die App das Verzeichnis erneut scannen. Die Entwickler empfehlen, grundlegende Sortiervorgänge direkt in der Programmoberfläche durchzuführen und regelmäßig Einstellungen über den Tab „Speicher" zu sichern.

Für wen ist dieses Projekt geeignet

Lap eignet sich hervorragend für diejenigen, die:

• Eine große Fotosammlung auf einem Heim-NAS oder einer externen Festplatte haben und diese organisieren möchten.
• Wert auf Datenschutz legen und Familienfotos nicht auf Drittanbieter-Clouds hochladen möchten.
• Ein schnelles Werkzeug für die erste RAW-Fotoauswahl ohne schwere Verarbeitungssoftware benötigen.

Das Projekt entwickelt sich noch weiter, bietet aber bereits einen ausgereiften Funktionsumfang für den täglichen Gebrauch. Wenn Sie das Chaos in Ihren Fotoordnern leid sind, ist Lap auf jeden Fall einen Blick wert.