ИИ для фотобанков

🚀 StockDescriptor v2.2 — Полная автоматизация подготовки стоковых фотографий с ИИ + прямая параллельная загрузка на Shutterstock, Adobe Stock и Pond5

Привет, Пикабу! 👋

Если ты заливаешь фото на стоки, то прекрасно знаешь эту боль:

• Придумывать Title, Description и Keywords для каждой фотографии

• Проставлять метаданные в EXIF

• Делать превьюшки

• Создавать навигацию по съёмкам

• И в итоге тратить на это больше времени, чем на саму съёмку

• Даже если есть чатЖПТ надо туда-сюда ,короче всё-равно боль, а тут раз и готово — ОДНА КНОПКА.

• Да, деньги уже далеко не те, что были 11 лет назад, примерно раз в 100 упал доход, но иногда на чашечку кофе хватает. Плюс Адоб позволяет продавать ИИ-генерашки (сам их не очень люблю)

• Да-да, был когда-то LightRoom, который всё это умел — ужс… удалил, новые фотошопы тоже удалил, оставил старый фотошоп 2018 и всё.

Делал для себя.

Просто жму кнопку — работать. И всё.

Для работы оффлайн вам понадобятся (всё бесплатно и опенсорсно):

1. LMstudio + загрузить модель, умеющую в Vision (я использую модель qwen3.6-35b-a3b + видеокарта 3090 24GB VRAM )

2. Установить PYTHON.

3. Для инжекта метаданных прямо внутрь фоточек нужен EXIFTOOL

4. Желательно установить OBSIDIAN

   4. Прочитать README на гитхабе

Что такое StockDescriptor?

StockDescriptor — это open-source инструмент (Python + PowerShell + GUI), который полностью автоматизирует подготовку фото для стоков.

Что он делает одной кнопкой:

1. Создаёт миниатюры (THMBS/) чтобы ИИ не сошёл с ума, 1024px по ширине, закидывает их в ИИшку.

2. Через ИИ генерирует Title / Description / Keywords (SEO-оптимизированные)

3. Инжектит все метаданные прямо в оригинальные файлы (EXIF) — нужен exiftool.exe

4. Создаёт удобную навигацию METADATA-NAV.md для Obsidian

5. (Новая фича v2.2) — параллельно загружает обработанные JPG на стоковые платформы по SFTP

🔥 Доделал обновление v2.2 — Загрузка на стоки

Теперь можно прямо из интерфейса загружать фото на:

• Shutterstock

• Adobe Stock

• Pond5

Особенности:

• Параллельная загрузка в отдельных потоках

• Живые полосы прогресса и счётчики файлов

• Отдельные настройки SFTP для каждой платформы

• Опция «Автозагрузка на стоки после EXIF»

• Загруженные файлы автоматически перемещаются в папку _UPLOADED/

Сделал приятный GUI

Запускается одной командой:

run_gui.bat

Что есть в интерфейсе:

• Выбор папки + большая кнопка «🚀 ЗАПУСТИТЬ ПАЙПЛАЙН»

• Переключатель LM Studio (локально) ↔ Google Gemini (онлайн)

• Настройка батча и задержек

• Живой цветной журнал выполнения

• Переключатель языка RU / EN

• Полностью зашифрованное хранение API-ключей и FTP-паролей (ничего не утекает в репозиторий)

Быстрый старт (GUI)

cd путькStockDescriptor run_gui.bat

1. Нажимаешь «Обзор…» → выбираешь папку с JPG

2. (По желанию) в «Настройках AI» выбираешь Gemini и вставляешь ключ

3. Жмёшь большую синюю кнопку

4. Готово.

Можно работать полностью локально через LM Studio — без передачи фото на сторонние сервера.

Для продвинутых пользователей

Есть полноценный CLI и PowerShell-скрипты. Поддерживается resume, проверка ошибок, mock-режим и инкрементальная запись.

Безопасность

Все ключи и пароли хранятся в зашифрованном виде в ~/.stockdescriptor/ (Fernet). В репозиторий ничего не попадает.

Ссылки

GitHub (открытый код):
https://github.com/WillyamBradberry/StockDescriptor

Портфолио автора на Adobe Stock:
https://stock.adobe.com/contributor/202223264/willyam

Есть подробная документация на русском и английском.

Кому будет полезно:

• Стоковым фотографам (особенно тем, кто много заливает)

• Тем, кто использует Obsidian для организации съёмок

• Тем, кто хочет максимальную приватность (локальный ИИ)

• Тем, кто устал от рутины с метаданными

Звёздочки на репозитории тоже очень мотивируют развивать проект дальше ❤️

ToDo: прикрутить онлайн-нейронки, чтобы можно было вставить API-ключ и пользоваться без мощной видяхи в режиме онлайн всякими GROKами или GPT-шками, но пока в настройках только Gemini, работоспособность ещё не проверял.

Проект некоммерческий, сделал по фану, лайк-шер-репост, идеи — что прикрутить привествуется.

Буду рад вопросам, предложениям и баг-репортам в комментариях или в Issues на GitHub.

Источник