Une application de bureau open source conçue pour analyser des images avec Ollama et générer automatiquement des mots-clés dans des fichiers XMP. Ce programme a été créé initialement pour faciliter l'organisation et le classement de photos dans Adobe Lightroom en utilisant des mots-clés générés par intelligence artificielle, permettant ainsi de créer facilement des séries thématiques.

• Interface graphique intuitive pour le traitement des images
• Compatible avec les formats standards (JPG, PNG, etc.) et RAW (CR2, NEF, etc.)
• Utilise l'IA via Ollama pour l'analyse d'images
• Support multi-instances Ollama avec équilibrage de charge
• Gestion intégrée des conteneurs Docker
• Mise en cache des résultats pour éviter les analyses redondantes
• Support complet des métadonnées XMP

• Python 3.x
• Ollama
• Docker (optionnel, pour le mode multi-instances)
• ExifTool (pour l'écriture des métadonnées)
• rawpy (optionnel, pour le traitement des fichiers RAW)

1. Cloner le dépôt :

git clone https://github.com/ettorhake/lightkeyia.git
cd lightkeyia

2. Installer les dépendances :

pip install -r requirements.txt

3. S'assurer qu'Ollama est installé et en cours d'exécution

4. Installer le modèle Gemma avec Ollama :

ollama pull gemma3:4b

Note : LightKeyia a été optimisé et testé avec le modèle gemma3:4b qui offre un excellent rapport performance/qualité pour l'analyse d'images.

Voici un aperçu de l'interface de LightKeyia :

LightKeyia peut utiliser Google Colab pour exécuter Ollama dans le cloud, offrant ainsi de meilleures performances grâce aux GPUs gratuits :

1. Créez un compte sur ngrok.com et récupérez votre token d'authentification
2. Ouvrez le notebook LightKeyia_Cloud.ipynb dans Google Colab
3. Dans Colab, configurer vos variables secrètes :
   • Cliquez sur l'icône 🔑 dans le panneau de gauche
   • Ajoutez NGROK_AUTH_TOKEN avec votre token ngrok
4. Exécutez les cellules du notebook dans l'ordre
5. Copiez l'URL ngrok générée
6. Lancez LightKeyia en local avec cette URL :

python main.py --ollama-url https://votre-url-ngrok.ngrok.app

python main.py

python main.py --no-gui --directory /chemin/vers/images

Options principales :

• --directory, -d : Répertoire à traiter
• --model, -m : Modèle Ollama à utiliser (défaut: gemma3:4b)
• --recursive, -r : Traiter les sous-répertoires
• --force, -f : Forcer le retraitement (ignorer le cache)

1. Une fois que LightKeyia a traité vos images, des fichiers XMP contenant les mots-clés générés sont créés à côté de vos photos
2. Dans Lightroom :
   • Sélectionnez les photos concernées
   • Faites un clic droit et choisissez "Métadonnées > Lire les métadonnées depuis le fichier"
   • Les mots-clés générés par LightKeyia seront alors importés et associés à vos photos
3. Vous pouvez maintenant utiliser ces mots-clés pour :
   • Rechercher des photos spécifiques
   • Créer des collections intelligentes
   • Organiser vos séries thématiques

Si vous ne souhaitez pas installer Python ou les dépendances, vous pouvez télécharger directement la version Windows compilée de LightKeyia :

• Rendez-vous dans le répertoire dist du projet pour récupérer le fichier exécutable .exe.
• Double-cliquez sur le fichier .exe pour lancer l'application sans installation supplémentaire.

Remarque : Si vous ne trouvez pas le dossier dist, il se peut que la version compilée ne soit pas encore disponible. Vous pouvez la générer vous-même avec PyInstaller ou attendre la prochaine release.

Le fichier config.py contient les paramètres principaux de l'application :

• Modèle par défaut
• URL Ollama
• Extensions de fichiers supportées
• Paramètres de traitement par défaut

• main.py : Point d'entrée de l'application
• gui.py : Interface graphique
• image_processor.py : Traitement des images
• ollama_client.py : Client Ollama
• docker_manager.py : Gestion des conteneurs Docker
• utils.py : Fonctions utilitaires
• config.py : Configuration globale

Ce projet est sous licence MIT - voir le fichier LICENSE pour plus de détails.

Créé par ettorhake

Ce projet est open source et les contributions sont les bienvenues ! N'hésitez pas à ouvrir des issues ou proposer des pull requests.