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EinAeffchen

EinAeffchen/Omoide

Biblioteca de fotos e vídeos auto-hospedada, que funciona offline e usa IA local para reconhecimento facial e busca semântica.

Alternativa open source a:Google PhotosiCloud

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277
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15
Issues abertas
5
Último commit
há 18 dias

O que é?

Omoide é um gerenciador de mídia auto-hospedado para fotos e vídeos. Ele executa modelos de IA localmente para detectar e agrupar rostos, adicionar tags às imagens e fazer buscas em linguagem natural. Assim, sua biblioteca fica no próprio dispositivo, sem depender de um serviço na nuvem.

O app pode ser executado como aplicativo para desktop no Windows, Linux e macOS ou hospedado com Docker em um NAS ou servidor sempre ligado. Depois do download inicial dos modelos, funciona totalmente offline. Os vídeos são analisados e divididos em cenas para pré-visualização e busca por texto livre. Uma visualização em mapa mostra as fotos pela localização GPS, e também permite editar os dados de GPS.

Outras ferramentas incluem detecção de duplicatas por hashing perceptual, um grafo de coaparição que mostra as conexões entre as pessoas da biblioteca, suporte a várias bibliotecas e um modo somente leitura para compartilhar um arquivo.

Recursos principais

  • 01Detecção e agrupamento automáticos de rostos; basta atribuir nomes uma vez para aplicá-los em toda a biblioteca.
  • 02Busca semântica com consultas em linguagem natural, como “cachorro na neve”.
  • 03Detecção de cenas em vídeos para pré-visualização e busca por texto livre.
  • 04Visualização em mapa com exibição e edição de dados GPS.
  • 05Detecção de imagens duplicadas exatas e semelhantes.
  • 06Aplicativo para desktop ou implantação com Docker, com funcionamento offline após o download dos modelos.

Casos de uso

  • Manter um arquivo privado de fotos e vídeos da família em um NAS doméstico.
  • Pesquisar uma grande coleção pessoal de fotos por pessoas ou descrições de cenas.
  • Remover fotos duplicadas antes de migrar uma biblioteca.
  • Compartilhar um arquivo somente leitura com familiares, sem dar a eles acesso para fazer alterações.

Início rápido

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    Copie o modelo .env

    cp .env.template .env
  2. 2

    Copie omoide.env como exemplo de .env

    cp omoide.env.example omoide.env
  3. 3

    Configure os diretórios de mídia e as portas no .env

  4. 4

    Inicie o contêiner e abra http://localhost:8123

    docker compose up -d

Antes de usar

  • A licença PolyForm Noncommercial 1.0.0 não permite uso comercial.
  • O app para macOS tem assinatura ad hoc e não é notarizado, então o Gatekeeper o bloqueia na primeira inicialização.
  • No arm64, talvez seja necessário compatibilizar a versão do sqlite-vec com sua plataforma ou criar a imagem por conta própria.

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Perguntas frequentes

O que é Omoide?
Biblioteca de fotos e vídeos auto-hospedada, que funciona offline e usa IA local para reconhecimento facial e busca semântica. Omoide é um gerenciador de mídia auto-hospedado para fotos e vídeos. Ele executa modelos de IA localmente para detectar e agrupar rostos, adicionar tags às imagens e fazer buscas em linguagem natural. Assim, sua biblioteca fica no próprio dispositivo, sem depender de um serviço na nuvem.
Omoide é gratuito? Qual é a licença?
Omoide é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
Omoide ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de Omoide foi em 21 de out. de 2026.
Para que posso usar Omoide?
Manter um arquivo privado de fotos e vídeos da família em um NAS doméstico. Pesquisar uma grande coleção pessoal de fotos por pessoas ou descrições de cenas. Remover fotos duplicadas antes de migrar uma biblioteca. Compartilhar um arquivo somente leitura com familiares, sem dar a eles acesso para fazer alterações.
Como instalar Omoide?
Copie o modelo .env: cp .env.template .env Copie omoide.env como exemplo de .env: cp omoide.env.example omoide.env Configure os diretórios de mídia e as portas no .env Inicie o contêiner e abra http://localhost:8123: docker compose up -d
Onde consigo Omoide?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/EinAeffchen/Omoide

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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