視覺搜尋
根據檔案看起來的樣子,用自然語言查詢搜尋檔案,而不只是依靠檔名或標籤。網站也表示,signal tuning 可讓結果更精確。
Dotient 是一款本機優先桌面應用程式,可使用 AI embeddings 與視覺搜尋來整理和搜尋個人檔案封存。它專為想透過描述影像與媒體外觀來尋找檔案的人設計,而不是依賴檔名、資料夾名稱或手動標籤。
此產品在使用者自己的電腦上執行,網站表示檔案永遠不會離開裝置。匯入後,Dotient 會使用量化視覺與文字模型在本機為封存建立索引,接著讓使用者透過 gallery、graph、signals 與 cubbies 工作流程搜尋、瀏覽、分組、註解並探索相關項目。
根據檔案看起來的樣子,用自然語言查詢搜尋檔案,而不只是依靠檔名或標籤。網站也表示,signal tuning 可讓結果更精確。
此應用程式會使用量化視覺與文字模型嵌入檔案,並建立可搜尋的設定檔。文件將其描述為在使用者自己的電腦上執行的 AI embeddings。
以節點式 graph 或 force-directed WebGL graph 瀏覽你的封存,透過叢集與相似度邊線協助你一起查看相關檔案。
將檔案分組到 Cubbies 中,用於收藏、moodboards、待辦清單、註解與自由畫布版面。文件描述 Cubbies 內可拖放排列並使用便利貼。
建立並組合 Signals,以訓練語意分類器、交集概念並調校結果。研究文件也提到 hubness analysis 是此工作流程的一部分。
在虛擬化 masonry grid 中瀏覽媒體、用文字或顏色搜尋、篩選結果並檢視媒體詳細資訊。文件也指出可在設定中調整外觀與 embedding 參數。
攝影師與錄影師可以匯入大型拍攝封存,並在不先新增標籤的情況下搜尋特定場景或影格。首頁明確提到可透過描述在數百個資料夾中尋找鏡頭。
設計師與美術指導可以將參考資料堆、mood boards 與靈感資料夾保存在 Cubbies 中,接著用筆記註解,並在自由畫布上排版。
擁有多年個人照片的人,可以依海灘夕陽等場景線索或家人姓名 signal 進行搜尋,然後在 gallery 中檢視符合的結果。
想了解收藏之間如何相關的使用者,可以開啟 graph 檢視,檢查檔案之間的相似度叢集與連結。
想要更相關結果的使用者,可以標記範例、建立 signals 並調校語意分類器,讓應用程式顯示更符合自己定義的檔案。
Dotient 是一款本機優先桌面應用程式。來源表示它會在你的電腦上執行,下載頁面提供 Windows 與 macOS 的安裝程式。
你需要下載應用程式安裝程式、啟用授權金鑰、匯入檔案,然後等待應用程式在本機為它們建立索引後再搜尋。文件也引導新使用者查看 Getting Started 指南,內容涵蓋從安裝到第一次搜尋。
此應用程式以 AI embeddings 與視覺搜尋為核心。它使用量化視覺與文字模型為匯入的檔案建立索引,接著讓你透過描述某個東西看起來的樣子來搜尋,或在 gallery 中使用文字與顏色篩選器。
文件描述了 gallery 瀏覽、signals、cubbies、graph 探索、設定,以及鍵盤快速鍵、支援檔案格式和匯入方法的參考資料。這表示桌面應用程式內有相當完整的單一使用者工作流程,但來源未描述協作功能。
網站表示檔案會留在你的電腦上,且應用程式可完全離線運作。提供的來源未描述任何用於建立索引或搜尋的外部服務。
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