🌟 写在前面
「治理几万张照片，一张也不上传。」 — 这是 LumiLab 的核心承诺，也是我们构建这款产品时贯穿始终的设计哲学。
几年前，我们自己面对着同样的困境：成百上千张照片散落在多块硬盘上，连拍来不及挑，EXIF 信息缺七落八，想找某个人的照片却只能靠日期猜。市面上的工具要么要求上传到云端、要么功能浅得让人失望，要么专业到需要花几周时间学习。
LumiLab 是我们给自己造的工具，现在它终于准备好了。
🔭 LumiLab 是什么，不是什么
在深入介绍功能之前，我们想先把定位说清楚——因为「照片软件」这个词的边界实在太模糊了。
LumiLab 落在「专业管理」区间。
| 维度 | LumiLab 是 | LumiLab 不是 |
|---|---|---|
| 产品类型 | 照片管理系统（DAM） | 看图工具 / 相册 / 修图软件 |
| 核心动词 | 扫描、诊断、清理、标注、写回 | 浏览、分享、美化 |
| 数据哲学 | 就地索引，文件不搬家，元数据是资产 | 上传云端 / 复制入私有库 |
如果你只是想随手翻翻今天拍的照片，iPhone 自带相机就够了。但如果你面对的是几年积累的数万张照片，需要系统地整理、清理、归类、标注——那么 LumiLab 就是为你而设计的。
👥 谁会需要 LumiLab？
摄影爱好者
周末出去拍了五百张，回来需要挑选、标注拍摄信息、按项目归档。你不需要 Lightroom 的全套修图工具，你需要的是一个能快速入库、高效 Cull、结构化管理元数据的专业工作台。LumiLab 就是这样的工具。
家庭大库用户
五年的照片分散在三块硬盘和两个手机备份里，你知道需要整理，但每次打开总不知道从哪下手。重复的照片占据了大量空间，孩子小时候的照片找不到，日期信息乱七八糟。LumiLab 的「照片库诊断」功能会先帮你摸清现状，再一步步引导你治理。
对隐私敏感的用户
你不信任云端分析，不愿意把家人的照片上传给任何服务器做 AI 处理。LumiLab 所有 AI 能力——人脸识别、相似聚类、美学评分——全部在你本机运行。照片和特征向量从不出设备。
🔬 深度功能解析
1. 照片库诊断：先看清问题，再动手整理
LumiLab 的入口不是「导入照片」，而是「诊断照片库」。
你添加一个或多个照片文件夹（支持多硬盘），LumiLab 在后台扫描并实时上报进度，随后生成一份专业诊断报告：
- 库概况：总量与占用空间、时间跨度、格式分布、相机与镜头统计
- 需要处理：重复/近似组与可释放空间、质量缺陷（模糊/过曝/欠曝）、元数据缺失（GPS/日期异常）
- 人物：识别到的人物数量与含人脸照片数
这不是给小白看的「一键整理」，而是专业系统的诊断仪表盘。摄影师看到相机和镜头统计会感叹「这个工具懂我」；家庭用户看到可释放空间会立刻想动手清理。
2. 清理系统：精准去重，不误删
LumiLab 的清理不是简单的「MD5 对比」。
完全重复检测采用内容哈希，确保精确识别完全相同的文件副本，可释放空间精确到字节。
相似照片聚类使用感知哈希（pHash）配合质量信号，将连拍中的模糊废片、过曝照片、微微偏色的重复尝试一一找出。聚类结果展示为「组」的形式，你来决定保留哪一张——LumiLab 不替你做决定，但它会给出质量评分作为参考。
安全删除：被标记删除的照片默认移入库内回收站，不会立即永久删除。你可以在设置中选择删除方式；永久删除始终需要额外确认，绝不是默认行为。
3. 人物识别：本机运行的人脸 AI
LumiLab 的人脸识别完全在本机推理运行，精度对标商业级人脸识别方案。
人物墙：识别完成后，你的人像照片会按人物聚类展示，像联系人列表一样直观。
确认收件箱：LumiLab 不会强行合并相似人脸，而是建立一个「确认队列」——每次问你「这两张是同一个人吗？」你的判断会持续优化聚类结果。
聚类参数即时调节：相似度阈值可以在界面上拖动调整，结果实时更新，不需要重跑模型。这意味着你可以在几秒内看到「严格匹配」和「宽松匹配」的差异，找到适合自己照片库的平衡点。
误检排除：动物、雕像、画作中的面孔被识别为「人脸」是常见情况。LumiLab 支持一键标记「非人脸」，彻底从人物墙中排除。
4. 元数据写回：两阶段安全，完整历史
这是 LumiLab 与竞品差异最大的地方，也是我们花了最多心思的功能。
结构化解析：LumiLab 完整支持 EXIF / IPTC / XMP 元数据协议，解析字段包括：标题、说明、创作者、版权、城市、国家、标签、拍摄时间、相机型号、镜头型号、ISO、光圈、快门速度、焦距等。
批量草稿编辑：选中多张照片，编辑某个字段（如「版权信息」或「地点」），LumiLab 会保留每张照片的原始值，生成草稿补丁计划——你可以在提交前预览每张照片的「改动前 vs 改动后」。
两阶段写回：
- 草稿阶段：所有修改保存为草稿，不碰原文件。
- 确认阶段：你审查所有待写回的修改，确认后才真正写入磁盘。
写回优先级：默认写入 XMP Sidecar 文件（与原图并列，不损坏原图），也支持直接写入 JPEG 内嵌元数据，以及 Copy 备份模式（写入前先备份原文件）。
完整历史与回滚：每次写回操作都记录在全局变更历史中，支持逐字段 Diff 查看，支持一键回滚任意历史状态。元数据是资产，不是风险。
5. 浏览、搜索与筛选：键盘驱动的专业工作台
LumiLab 提供四种照片视图：
- 网格视图：高密度缩略图，适合快速浏览大量照片
- 时间线视图：按月自动分组（
2026年8月 · 347张），还原拍摄时间轴 - Loupe 视图：100% 像素级放大镜，用于检查对焦和细节
- 列表视图：带元数据列的表格视图，适合批量操作
Facet 筛选器支持组合过滤：评分（1–5 星）、Pick/Reject 旗标、色标、相机型号、镜头、标签、人物、拍摄日期范围、文件夹来源、合集归属。
全文搜索支持文件名、标题、说明、相机型号和镜头型号的模糊匹配，搜索结果实时显示匹配数量。
核心操作全面覆盖键盘快捷键：评分（1–5）、色标（W/R/G/Y/P）、旗标（P/X）、导航（方向键）、全选（⌘A）、批量确认（回车）。
⚙️ 技术架构：本地优先不是妥协，是选择
LumiLab 基于 Tauri v2 + React 构建，核心业务逻辑全部在 Rust 中实现。这个技术选择不是偶然的：
- 扫描 10 万张照片不阻塞 UI，后台异步处理并实时上报进度
- EXIF 解析和写回有严格的边界处理，不会因为格式异常导致崩溃
- AI 推理模型通过标准化推理引擎调用，性能接近原生
- 本地向量数据库存储人脸特征，支持高效聚类，无需联网
AI 模型权重不打包进安装包，默认下载到系统 AppData 目录，设置页可自定义路径。模型在本机推理，照片数据从不出境。
双端支持：LumiLab 支持 macOS 和 Windows，路径和权限处理针对两个平台分别优化。
🗺️ 与主流工具的定位比较
| LumiLab | Excire Foto | Mylio Photos | Apple Photos | |
|---|---|---|---|---|
| 入库模式 | 就地索引，文件不动 | 就地索引 | 复制同步 | 复制入库 |
| 去重清理 | 多信号聚类 | 有 | 弱 | 无 |
| 人脸识别 | 100% 本地推理 | 本地模型 | 有 | iCloud 处理 |
| 元数据写回 | 两阶段草稿确认 | 即时写入 | 基础 | 无 XMP |
| 隐私 | 100% 本地 | 本地 | 本地 | 上传 iCloud |
| 价格 | Free + Pro | 约 $99 一次性 | 订阅制 | 免费（捆绑） |
| 平台 | Mac + Windows | Mac + Windows | 全平台 | Apple 生态 |
相比 Excire Foto（当前最接近的竞品），LumiLab 的主要差异在于：两阶段写回更安全（Excire 是即时写入）、Free 版本降低试用门槛、更现代的界面设计、更完整的写回历史与回滚能力。
相比 Mylio，LumiLab 的 AI 深度更强（去重 + 清理 + 人脸全套），且采用就地索引而非复制同步，文件不搬家。
🚀 即将上线
LumiLab 目前正处于上线前的最后冲刺阶段。
核心功能开发（库管理基础、清理系统、人物识别、体验优化）均已完成并通过全量测试，全部自动化测试用例通过。
接下来的几周，我们会完成：
- [x] 核心功能开发
- [x] 全量自动化测试
- [ ] macOS 与 Windows 打包与签名
- [ ] 发布准备与封测
- [ ] 正式上线
如果你是摄影爱好者或拥有大量本地照片的用户，欢迎关注我们的发布动态。LumiLab 上线时，你的照片库将会发生一些有趣的变化。
LumiLab = 专业照片管理 + 本地优先 + AI 驱动 + 两阶段安全写回
不上传，不搬家，不替你做决定——但帮你把几万张照片理清楚。