画面过曝表达了作者的思乡之情

把旧相机全卖了
赚到了摄影的第二桶金
谁又活在谁的眼中
我不过宇宙中的一粒尘埃

一个整理的新思路：
不是选择什么东西丢掉，而是决定希望哪些东西留下来。
毕竟人的注意力有限，还是全部放在心动的事物上才好。

我听不到电子体温计的蜂鸣声
闻不到香油粉的变质气味
裸眼视力不足0.1
但我能够感知到一句话中的恶意
三句之内就知道面前的人是否适合深交
光是看着晴朗的天空就会流泪
感官的迟钝也许是大脑为了保护自己信息不过载

今天吃酸菜鱼
（+肥牛+鱼籽包+粉丝+娃娃菜）

一觉睡醒得知我妈被高校外聘为教师，主教儿科护理
再问发现和我大学死党任职的是同个学校
重生之我妈和我好友成了同事（）

啊 群友的成功令我妒忌🙉

豆包能做那豆包来做

每次图库供稿的时候，都需要手动写标题和关键词，苦元数据久矣。
国内图库尚可应付，Getty需要纯英文书写标题和描述，对英语半桶水的本人实在不友好。往常的做法是截图发给AI识别，再手动复制粘贴提交。

于是灵机一动：既然AI识图这么准，何不开发个工具，直接让AI来做？

Foxmeta应运而生。

项目本质上是在做一件很具体的事：帮摄影师和供稿人把“最费时间的元数据填写”自动化。

根据不同平台的要求，生成对应的标题/描述/关键词，再一键导出csv，大大提高效率。

AI调用方面，可以用本地部署的模型，也可以接云端API。

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目前已经实现的功能：

◾️ 批量导入图片

◾️ AI分析图片内容，生成标题/关键词/描述（可选），支持切换中英输出；

◾️ 自动先做一层合规过滤，规避品牌名、版权敏感词；

◾️ 前端显示生成结果，可直接进行审核修改；

◾️ 一键导出指定平台csv，或直接写回图片IPTC。

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当然，这只是一个MVP阶段的产品，多平台适配和关键词准确性仍待打磨。

但至少对我而言，能够一键解决Getty的英文标题和描述，就已经是举杯欢庆的里程碑了。

（看了一眼batch里堆积如山的待处理图片）

另外，本次使用的模型为qwen3-vl-plus。千问识图挺不错的，最近刚出了qwen3.5更是惊艳，原生多模态，有条件的朋友可以试一下。

和AI一起搓了个自动识别生成标题和关键字的工具

买了个碌柚叶线香
好好闻噢