Insights
AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
rclip 3는 터미널 환경에서 로컬 및 오프라인으로 작동하는 시맨틱 사진 검색 CLI 도구입니다. CLIP 모델을 활용해 텍스트나 이미지로 사진을 검색하며, 최신 업데이트를 통해 검색 속도가 최대 6배 향상되었습니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
본 콘텐츠는 r/SelfHosted (AI filter)의 원문을 AI가 자동으로 요약·번역·분석한 것입니다. 원 저작권은 원저작자에게 있으며, 정확한 내용은 반드시 원문을 확인해 주세요.
원문 바로가기안녕하세요 여러분! 저는 명령줄 기반의 시맨틱 (semantic) 사진 검색 도구인 rclip을 개발하고 있습니다. rclip "검색 쿼리"를 입력하면 터미널에 일치하는 이미지 목록이 출력(및 미리보기)됩니다. 이 도구는 무료이며 오픈 소스이고, 완전히 오프라인으로 사용자의 기기에서 실행되며, 저사양 하드웨어에서도 사용할 수 있습니다. 저는 2021년에 클라우드로 아무것도 전송하지 않고 SSH를 통해 NAS에 있는 수만 장의 사진을 검색하기 위해 이 도구를 만들었습니다. 제 사진 라이브러리가 어떻게 구조화되어 있는지에 대해 아무런 가정을 하지 않고 단순히 검색만 수행하는 CLI 사진 검색 도구가 존재하지 않았기 때문에 만들게 되었습니다. 저는 텍스트를 검색할 때 rgrep을 사용하는 데 익숙하며, 이미지 검색에서도 동일한 UX를 원했습니다. 이 도구는 jpg, png, webp, heic, tiff, gif 등을 지원하며, 실험적인 플래그(flag)를 통해 RAW(arw, cr2, dng) 파일도 지원합니다. 어떤 로컬 이미지 폴더든 검색할 수 있습니다. 텍스트 설명("모퉁이에서 고개를 내밀고 있는 새끼 고양이")으로 검색하거나, 예시 이미지로 검색하거나, 하나의 쿼리에 두 가지를 혼합하여 검색할 수 있습니다. 별도의 사진 서버, 웹 UI, 백그라운드 데몬(daemon) 없이 오직 CLI만 존재합니다. 예약된 인덱스(index) 생성 작업은 없습니다. 대신 rclip은 폴더에서 처음 실행할 때 인덱스를 구축하며, 이후 실행될 때마다 검색 전에 새로운 사진을 자동으로 추가하고 삭제된 사진을 제외합니다. 최근에 rclip 3를 출시했는데, 텍스트 검색은 최대 4배, 이미지 검색은 최대 6배까지 빨라졌습니다. 제 M1 Max 환경에서는 약 0.5초 만에 결과를 반환합니다. 또한 더 강력한 모델로 이동하여 정확도가 향상되었습니다. rclip 3의 텍스트 검색은 이제 4.28배 더 빠릅니다. AI 관련: rclip은 임베딩 (embedding) 기반 유사도 검색을 위해 로컬 CLIP 모델을 사용합니다. 코드는 대부분 2021년부터 직접 작성하고 유지 관리해 왔으며, 최근에는 PR 리뷰와 아이디어를 더 빠르게 테스트하기 위해(예: 다양한 CLIP 모델 및 양자화 (quantization) 벤치마킹) AI 보조 코딩을 사용했습니다. 더 자세히 알아보고 직접 사용해 보려면 프로젝트의 GitHub를 확인하세요: https://github.com/yurijmikhalevich/rclip