Выпущен Digikam 8.6 с улучшениями управления лицом, обновления движка Auto-Tags и функцию коррекции красных глаз и много других изменений
✨ Что нового в digiKam 8.6.0?
Обновление и улучшение управления лицом
- Улучшение инструмента управления лицами, который использует передовую технологию искусственного интеллекта для автоматического обнаружения и распознавания лиц на изображения.
Структура управления лицами в digiKam была полностью переписана, включая реализации Face Classifier и Face Pipeline, что приводит к ускорению работы на 25%-50% при использовании полного ЦП.
- Детектор лиц был усовершенствован для уменьшения ложных срабатываний, обеспечивая более точное обнаружение. Кроме того, был представлен совершенно новый классификатор лиц (алгоритм сопоставления), использующий перекрестную проверку классификаторов K-ближайших соседей (KNN) и машины опорных векторов (SVM). Эти усовершенствования значительно повышают точность сопоставления, делая процесс распознавания лиц более надежным и точным, чем когда-либо прежде.
Удалены старые и менее надёжные модели SSD, YOLO и OpenFace. Вся обработка теперь выполняется YuNet для обнаружения лиц и SFace для извлечения признаков.
- Был улучшен метод загрузки и преобразования изображений в формат, подходящий для фреймворка OpenCV.
- Другим ключевым улучшением является оптимизированное использование обработки GPU в конвейерах. Изображения передаются в GPU для изменения размера и преобразования цветового формата. Кроме того, обработанное GPU изображение отправляется на уровень нейронной сети, что позволяет эталонному движку обрабатывать его на GPU через фреймворк OpenCL.
- Добавлена оценка качества изображения лица (FIQA). FIQA удаляет маленькие, пикселизированные, шумные и размытые изображения из набора данных для обучения, используемого для модели распознавания.
Управление автоматическими тегами
- Был переписан движок Auto-tags был полностью переписан, включив новые конвейеры и улучшения, найденные в движке Face Management. Добавлены новые классификаторы и возможность настройки порога уверенности Auto Tagging. Auto Tagging теперь быстрее и точнее, используя новейшие модели нейронных сетей Deep-Learning N7 YOLOv11 Nano, YOLOv11 XLarge и EfficientNet B7. Чтобы уменьшить размер файла данных при запуске, старые модели YOLOv5 и ResNet-50 были удалены.
- Инструмент сканирования автотегов теперь доступен на вкладке Теги на левой боковой панели для улучшения удобства использования.
Управление качеством изображения
Image Quality Sorter был переименован в Image Quality Scanner и теперь доступен на вкладке Labels на левой боковой панели для большего удобства использования.
Коррекция эффекта красных глаз
Функция коррекции эффекта красных глаз была переработана с помощью движка глубокого обучения для первоклассного анализа и коррекции
Обновление внутренних компонентов
- Обновление внутреннего декодера RAW Libraw до версии от 08.02.2025, а также исправление различных ошибок;
- ExifTool был обновлён до последней версии 12.99 во всех комплектах для управления метаданными;
- Все пакеты обновлены до версии Qt Framework 6.8.1;
- Знаменитый плагин G’MIC-Qt, доступный в Image Editor и Batch Queue Manager, теперь обновлён до последней версии 3.4.2.
Исправлены важные ошибки
- Исправлена неправильная обработка в рабочем процессе управления лицом;
- Исправление взаимодействия метаданных видеофайла с фирменным программным обеспечением;
- Исправление сбоя с файлами WebM в Windows;
- Исправление интеграции Linux AppImage bundle с рабочим столом;
- Добавлено новое ускорение декодирования видео с использованием GPU.
🔗 Более подробная информация о выпуске
⬇️ Обзор и установка digiKam
