Инструменты5 октября 2026 г., 21:47 МСК🤖 Auto

HomeGallery: автономная AI-галерея для 400k+ фото без облака

Open-source решение для локального хранения медиа с AI-поиском по лицам и контенту, работающее даже на Raspberry Pi.

Баннер новости 8975

Приватность и автономность как основа

Разработчик xemle представил HomeGallery — самохостинговую веб-галерею с открытым исходным кодом, созданную для тех, кто ценит приватность выше удобства облачных сервисов. Проект позиционируется как инструмент для «computer-affine» пользователей, готовых взять управление своими данными в свои руки. В отличие от популярных аналогов, HomeGallery не требует внешних серверов: все медиафайлы обрабатываются локально на NAS, внешнем диске или даже на Raspberry Pi.

AI-поиск без компромиссов

Ключевая фишка проекта — интеграция искусственного интеллекта для навигации по архивам. Система поддерживает:

  • Reverse image lookup: поиск похожих изображений по контенту (например, найти все фото заката, не используя теги).
  • Face detection: обнаружение и поиск людей по лицам.
  • Geo-reverse lookup: преобразование координат в адреса (через локальный Nominatim или публичный API OpenStreetMap).

Важно отметить: для работы AI-моделей на слабых устройствах (например, SoC) используется публичный API api.home-gallery.org. Разработчик гарантирует, что изображения не сохраняются на сервере, но для полной автономности API можно развернуть локально.

Производительность и масштабируемость

Архитектура HomeGallery оптимизирована для работы с огромными библиотеками. База данных хранится в формате JSON и загружается в браузер клиента. Разработчик приводит следующие метрики:

Параметр Значение / Описание
Объем данных 100 000 медиафайлов = ~100 MB (plain JSON) / 12 MB (compressed)
Макс. масштаб Подтверждено использование с 400 000+ файлами
Технология Virtual scrolling (бесконечная лента), PWA (Progressive Web App)
Платформы Linux, macOS, Windows, Docker, Raspberry Pi (NodeJS 20/18 LTS)

Умная работа с файлами

HomeGallery использует хеширование контента для идентификации медиа. Это позволяет:

  • Игнорировать дубликаты (файлы с одинаковым байтовым содержимым обрабатываются один раз).
  • Поддерживать «read-only» и оффлайн-источники: после первичной индексации оригиналы не требуются, диск можно отключать.
  • Быстро реагировать на изменения: добавление, удаление, переименование или перемещение файлов детектируются мгновенно.

Установка и лицензия

Программное обеспечение распространяется под лицензией MIT. Установка возможна через бинарные файлы, Docker-контейнер или сборку из исходников (npm). Сервер запускается локально на порту 3000. Проект находится в стадии активного развития, поддержка осуществляется через Patreon и PayPal автора, а вопросы обсуждаются в Discord и Gitter.

Источник: Github ↗