可自托管的 Docker 图片处理工具箱,支持 70 多种格式转换、批量压缩、逐文件裁剪和本地 AI 抠图。
snapotter-hq/SnapOtter
一款可自托管的文件处理套件,支持图片、视频、音频、PDF 和文档的转换、压缩、OCR 等操作。
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这是什么?
SnapOtter 是一款开源、可自托管的文件处理工具,把图片、视频、音频、PDF 和文档的常用操作放在同一个系统里。它提供 200 多种工具,包括格式转换、压缩、缩放、加水印、抠图、超分辨率放大、OCR、音频转写、PDF 合并与拆分,以及 CSV、JSON、YAML 等格式互转。用户可以通过网页界面操作,也可以调用带 API Key 认证的 REST 接口,或把多个工具串成流水线。
项目以 Docker 容器形式运行,一条命令即可快速启动;生产环境可使用包含 Postgres 和 Redis 的 Compose 方案。抠图、OCR、转写等 AI 功能在本机运行,文件始终在自有服务器上处理,不会发送到外部服务。项目支持 AMD64 和 ARM64 架构,可选 NVIDIA CUDA 加速,并提供 OIDC/SSO 登录和 21 种界面语言。
核心功能
- 01在同一套系统中覆盖图片、视频、音频、PDF 和文档的转换与编辑。
- 02提供网页界面、带交互式文档的 REST API,以及可复用的工具流水线。
- 03本地运行抠图、超分辨率放大、OCR 和音频转写等 AI 功能。
- 04支持 Google、GitHub、Okta 等 OIDC/SSO 登录。
- 05可通过单个 Docker 容器快速部署,也可使用含 Postgres 和 Redis 的 Compose 方案。
- 06支持 AMD64 与 ARM64 硬件,可选 NVIDIA GPU 加速。
适用场景
- 在不上传到第三方网站的前提下压缩、转换图片或 PDF。
- 在内网或离线环境中对敏感文档进行 OCR 和音频转写。
- 在家庭实验室或 NAS 服务器上批量处理媒体文件。
- 为团队搭建共享的自托管文件处理服务,并通过 API 供脚本调用。
快速上手
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使用 Docker 运行单容器快速启动
docker run -d --name SnapOtter -p 1349:1349 -v SnapOtter-data:/data snapotter/snapotter:latest - 2
打开 http://localhost:1349,使用 admin / admin 登录,然后修改密码
使用前须知
- AI 工具依赖本地模型,且不支持 Intel/AMD 集成显卡加速 AI 推理。
- 采用双许可证:修改后作为网络服务运行需以 AGPLv3 公开源码;闭源或 SaaS 使用需购买商业许可证。
- 默认管理员账号为 admin / admin,首次登录后必须修改。
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常见问题
- SnapOtter 是什么?
- 一款可自托管的文件处理套件,支持图片、视频、音频、PDF 和文档的转换、压缩、OCR 等操作。 SnapOtter 是一款开源、可自托管的文件处理工具,把图片、视频、音频、PDF 和文档的常用操作放在同一个系统里。它提供 200 多种工具,包括格式转换、压缩、缩放、加水印、抠图、超分辨率放大、OCR、音频转写、PDF 合并与拆分,以及 CSV、JSON、YAML 等格式互转。用户可以通过网页界面操作,也可以调用带 API Key 认证的 REST 接口,或把多个工具串成流水线。
- SnapOtter 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- SnapOtter 以 AGPL-3.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- SnapOtter 还在维护吗?
- 活跃维护中。SnapOtter 最近一次提交是在 2026年10月24日。
- SnapOtter 适合用来做什么?
- 在不上传到第三方网站的前提下压缩、转换图片或 PDF。 在内网或离线环境中对敏感文档进行 OCR 和音频转写。 在家庭实验室或 NAS 服务器上批量处理媒体文件。 为团队搭建共享的自托管文件处理服务,并通过 API 供脚本调用。
- SnapOtter 怎么安装和运行?
- 使用 Docker 运行单容器快速启动: docker run -d --name SnapOtter -p 1349:1349 -v SnapOtter-data:/data snapotter/snapotter:latest 打开 http://localhost:1349,使用 admin / admin 登录,然后修改密码
- 在哪里获取 SnapOtter?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/snapotter-hq/SnapOtter
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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