Nero AI Photo Tagger

Nero AI Photo Tagger es un gestor de biblioteca de fotos que puede escanear automáticamente grandes archivos de fotos y ordenar y estructurar automáticamente las fotos en un formato fácilmente buscable.



Desarrollada desde cero para aprovechar al máximo los algoritmos modernos de Inteligencia Artificial y el nuevo hardware de PC que se encuentra en las soluciones de CPU modernas de Intel, esta potente aplicación de Nero (creadores de populares soluciones de software de grabación de CD/DVD/BD) permite a los entusiastas de la fotografía organizar rápidamente sus grandes archivos de fotos sin necesidad de acceder a soluciones basadas en la nube.

Esta aplicación está optimizada para funcionar localmente, sin la ayuda de recursos de hardware en línea.

Una de las tecnologías centrales que utiliza Nero AI Photo Tagger para acelerar los algoritmos de reconocimiento y clasificación de imágenes es OpenVINO™, una característica completamente nueva ofrecida por Intel Corporation.

Integrado en los procesadores Intel® Core™ de décima generación (y posteriores), este conjunto de instrucciones acelera drásticamente los procesos de IA, permitiendo que el Software de etiquetado de fotos con IA clasifique rápidamente vastas bibliotecas de fotos y las etiquete para una fácil clasificación y búsqueda.

Este proceso puede asignar a las fotos una increíble variedad de etiquetas que se basan en el contexto real de la imagen descubierto dentro de las propias fotos (no solo etiquetas derivadas de metadatos de tiempo/geolocalización adjuntos a cada foto).

El motor de búsqueda de IA puede detectar con precisión una amplia gama de objetos, incluyendo vehículos (automóviles, aviones, barcos, autobuses), elementos naturales (bosques, lagos, montañas, árboles, campos de hierba), animales (perros, gatos, pájaros, elefantes, caballos), objetos urbanos (casas, edificios, iglesias, fábricas), personas, artículos del hogar y mucho más.

La propia aplicación presenta una interfaz muy simple, con las herramientas principales para escanear y etiquetar disponibles en la esquina superior izquierda del panel, las etiquetas de IA detectadas se enumeran en el extremo derecho, mientras que el gran lienzo central está dedicado a las listas de imágenes.

Para organizar y etiquetar su biblioteca de fotos, los usuarios simplemente pueden usar las herramientas de Selección y Análisis y buscar en sus archivos de fotos usando las etiquetas recién asignadas. La falta de otras herramientas o procedimientos profundos hace que esta aplicación sea bastante optimizada y fácil de usar.

El Etiquetador de fotos con IA es una aplicación premium que se puede comprar con una licencia independiente o como parte de una Suite Nero que incluye muchas otras aplicaciones populares para gestión de medios, edición de video, copia de seguridad y más.

Si bien Nero AI Photo Tagger puede realizar su etiquetado de IA en cualquier hardware de PC moderno, el uso más optimizado y acelerado se puede lograr en PCs que ejecuten CPUs Intel modernas (décima generación o posteriores).

Alternativas

Adobe Lightroom - Ofrece varias formas de aplicar palabras clave a las fotos.

Adobe Photoshop – Crea y mejora tus fotografías, diseños de sitios web y aplicaciones móviles.

Luminar Neo – Un software de edición de fotos premium con un conjunto de características similares a las que se encuentran en Adobe Lightroom.

Capture One – Un servicio profesional en línea para edición de fotos profesional.

ACDSee Photo Studio – Un software de edición de fotos independiente para editar y organizar fotos.

VENTAJAS

• Etiquetado preciso de fotos
• Capacidad de procesamiento por lotes
• Interfaz fácil de usar
• Sugerencias de etiquetas personalizables
• Soporta varios formatos de archivo

DESVENTAJAS

• Características limitadas en la versión gratuita
• Más lento con colecciones grandes
• Dependencia de Internet para algunas funciones
• Errores ocasionales de etiquetado
• Alto uso de recursos del sistema

Nota: Requiere registro para la versión de prueba de 7 días.

Traducido por el Equipo de Localización de Filehorse