写了一个语义化本地图片搜索工具

55 天前
 zcbenz
原理很简单,用 CLIP 模型计算图片的 embedding ,然后和搜索语句的 embedding 进行比较。因为用的是 MLX 来推理模型,所以只有 M 芯片的 mac 能用 GPU 加速,其他平台会很慢。代码全部由 Node.js 实现,embedding 计算用的是自己写的 node-mlx ,没有用第三方的推理引擎和数据库。

本来是处于学习目的写的程序,但实用性非常强,过来分享一下。

https://github.com/frost-beta/sisi
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6 条回复
GeekGao
55 天前
good. 我没有 M 芯片,所以不知道性能数据。求教一下,如果是数万张 1080x768 以上尺寸的 PNG ,性能如何?
zcbenz
55 天前
1080x768 的话,一天应该能跑完吧。CPU 性能浮动很大,不好估算。
zcbenz
55 天前
一天跑完是指建立索引,搜索应该几秒内能完成。
hoodjannn
55 天前
看起来很不错!明天试试
sunwen4567
54 天前
andforce
54 天前
v 友之前有个手机项目,Quaryable

这是一个专为移动设备优化的页面(即为了让你能够在 Google 搜索结果里秒开这个页面),如果你希望参与 V2EX 社区的讨论,你可以继续到 V2EX 上打开本讨论主题的完整版本。

https://www.v2ex.com/t/1073242

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