📸 嵌入式照片 🖼️

欢迎来到 Embed-Photos，这是一个由 @harperreed 构建的强大照片相似度搜索引擎！🎉 该项目利用 CLIP（对比语言-图像预训练）模型，根据文本描述查找视觉上相似的图片。🔍🖼️

🌟 特性

• 🚀 使用 CLIP 模型进行快速高效的图像搜索
• 💻 仅支持 Apple Silicon (MLX)
• 💾 使用 SQLite 和 Chroma 实现图像嵌入的持久化存储
• 🌐 简单易用的 Web 界面，便于交互和探索
• 🔒 安全的图像服务与处理
• 📊 日志记录和性能监控功能
• 🔧 支持通过环境变量进行配置

截图

📂 仓库结构

embed-photos/
├── README.md
├── generate_embeddings.py
├── requirements.txt
├── start_web.py
└── templates
    ├── README.md
    ├── base.html
    ├── display_image.html
    ├── index.html
    ├── output.txt
    └── query_results.html

• generate_embeddings.py: 使用 CLIP 模型生成图像嵌入的脚本
• requirements.txt: 列出了所需的 Python 依赖项
• start_web.py: 用于照片相似度搜索的 Flask Web 应用程序
• templates/: 包含 Web 界面的 HTML 模板

🚀 快速开始

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/harperreed/photo-similarity-search.git
   

2. 安装所需依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 在 .env 文件中设置必要的环境变量以配置应用程序。

4. 生成图像嵌入：

   python generate_embeddings.py
   

5. 启动 Web 应用程序：

   python start_web.py
   

6. 打开浏览器并访问 http://localhost:5000，即可开始探索照片相似度搜索！

待办事项

• 使用 siglip 替代 clip
• 添加更健壮的配置
• 使 mlx 成为可选配置

🙏 致谢

Embed-Photos 项目基于 Apple (mlx!) 和 CLIP 模型的工作成果，并借助多种开源库实现。我们向这些项目的作者和贡献者表示衷心的感谢。

祝您搜索愉快！🔍✨

photo-similarity-search 快速上手指南

环境准备

• 操作系统：仅限 Apple Silicon (M1/M2/M3) Mac 设备（基于 MLX 框架）。
• Python 版本：建议 Python 3.9 或更高版本。
• 前置依赖：
  • Git
  • pip (Python 包管理工具)
  • 虚拟环境工具（推荐 venv 或 conda）

注意：该项目目前仅支持 Apple Silicon 架构，无法在 Intel Mac 或 Windows/Linux 上运行。

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   git clone https://github.com/harperreed/photo-similarity-search.git
   cd photo-similarity-search
   

2. 创建并激活虚拟环境

   python3 -m venv venv
   source venv/bin/activate
   

3. 安装依赖包

   国内用户可使用清华源加速安装：

   pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   

4. 配置环境变量 在项目根目录下创建 .env 文件，根据需求填入必要的配置项（如数据库路径、日志级别等）。参考项目示例或文档进行设置。

基本使用

1. 生成图像嵌入向量 运行脚本将图片库转换为 CLIP 模型可识别的嵌入向量，并存储至 SQLite/Chroma 数据库：

   python generate_embeddings.py
   

2. 启动 Web 服务 启动基于 Flask 的本地搜索界面：

   python start_web.py
   

3. 访问搜索界面 打开浏览器访问：

   http://localhost:5000
   

   在网页中输入文本描述（例如“海边的日落”），即可检索出视觉上相似的图片。