Fotos nie wieder manuell taggen.

Mit der kostenlosen Testversion kannst du bis zu 100 Bilder kostenlos verarbeiten, ohne Zeitlimit. Du kannst den kompletten Workflow erkunden — Modellauswahl, integrierte Sektionen, benutzerdefinierte Felder und Export-Optionen — bevor du kaufst.

VisionTagger unterstützt gängige Bildformate wie JPEG, PNG, TIFF, HEIC und WebP sowie verschiedene RAW-Formate einschließlich DNG. Du kannst Bilder aus Ordnern auf deinem Mac auswählen oder direkt aus deiner Fotos-Mediathek.

Ja. Du kannst zwischen drei Stufen wählen: Kurz für einen prägnanten Satz (ideal für Alt-Text), Standard für zwei Sätze mit Kontext (ideal für Bildunterschriften) oder Detailliert für eine umfassende Beschreibung.

Ja. Du kannst eine maximale Anzahl an Keywords festlegen, damit das Modell bis zu dieser Anzahl pro Bild generiert. Außerdem kannst du Keywords definieren, die immer am Anfang oder Ende der Liste stehen sollen, und Keywords angeben, die ausgeschlossen werden sollen. Nach der Generierung kannst du pro Bild Keywords manuell umsortieren, bearbeiten, hinzufügen oder löschen, bevor du exportierst.

Ja. Zusätzlich zu den integrierten Sektionen (Titel, Beschreibung, Keywords, Inhalt & Stil, Sicherheit & Compliance) kannst du eigene Sektionen erstellen und deine eigenen Felder hinzufügen. Jedes Feld unterstützt einen Datentyp (Checkbox, Text oder Schlagwortliste) und einen eigenen Prompt, damit du genau festlegen kannst, was das Modell extrahiert.

Ja. VisionTagger kann Metadaten direkt in deine Fotos-Mediathek schreiben, wenn du diese Ausgabeoption wählst. Du siehst immer eine Zusammenfassung vor der Veröffentlichung, bevor Änderungen vorgenommen werden.

VisionTagger kann pro Bild JSON, CSV oder TXT exportieren oder eine einzelne JSON/CSV/TXT-Datei für eine komplette Stapelverarbeitung. Außerdem kann es Finder-Tags anwenden. Für XMP-Sidecars und das Einbetten von Metadaten in Bilddateien nutzt VisionTagger das ExifTool (separat installiert).

Ja. VisionTagger erzeugt Metadaten zunächst auf Englisch für optimale Modellqualität. Wenn du in den Einstellungen eine andere Ausgabesprache wählst, werden die Ergebnisse automatisch mit der systemweiten macOS-Übersetzung lokalisiert. Unterstützte Sprachen sind Arabisch, Chinesisch, Niederländisch, Französisch, Deutsch, Hindi, Indonesisch, Italienisch, Japanisch, Koreanisch, Polnisch, Portugiesisch, Russisch, Spanisch, Thailändisch, Türkisch, Ukrainisch und Vietnamesisch. Sprachpakete müssen ggf. in den Systemeinstellungen geladen werden.

ExifTool wird nur für XMP-Sidecars und das Einbetten von Metadaten in Bilddateien benötigt. Wenn du nur JSON/CSV/TXT exportierst oder Finder-Tags nutzt, ist keine Installation erforderlich.

VisionTagger zeigt vor dem Speichern eine Veröffentlichungszusammenfassung und warnt dich, wenn vorhandene Dateien überschrieben werden könnten. Du kannst alle Aktionen prüfen und bestätigen, bevor Daten geschrieben werden.

Nein. Lade ein Modell mit einem Klick herunter und starte direkt. VisionTagger wird mit optimierten Standardeinstellungen geliefert. Für mehr Kontrolle kannst du Parameter wie die Ausgabelänge in den Einstellungen anpassen – für die meisten Anwendungsfälle ist das jedoch nicht nötig.

VisionTagger läuft vollständig lokal und lädt weder deine Bilder noch Metadaten hoch. Eine Internetverbindung wird nur benötigt, um KI-Modelle innerhalb der App zu laden oder nach App-Updates zu suchen.

VisionTagger erfordert Apple Silicon (M1 oder neuer) und läuft unter macOS Tahoe 26.0 oder neuer. 16 GB RAM sind das Minimum; für größere Modelle werden 32 GB oder mehr empfohlen. Die Geschwindigkeit hängt von deinem Mac, dem Modell, der Bildauflösung und den gewählten Feldern ab. Kleinere Modelle sind meist schneller, während größere Modelle oft präzisere Ergebnisse liefern.

Modell-Downloads werden lokal gespeichert. Plane etwa 4–8 GB pro Modell ein (variiert je nach Modell).

Ja. VisionTagger bietet zwei Aktionen für die Kurzbefehle-App: „Bilder-Metadaten generieren“ (Finder) und „Fotos-Metadaten generieren“ (Fotos-Mediathek). Beide laufen im Hintergrund und exportieren an deine konfigurierten Ziele. Sie lassen sich in Schnellaktionen, Ordnerautomatisierungen, die Kommandozeile oder AppleScript einbinden. Optional kannst du App-Presets für konsistente Ergebnisse nutzen.

Nein. VisionTagger nutzt allgemeine, vortrainierte Vision-Modelle. Es kann also beschreiben, dass eine Person zu sehen ist, und sichtbare Merkmale festhalten, aber es kann keine bestimmten Personen namentlich identifizieren oder taggen. Die Modelle sind nicht auf Gesichtserkennung trainiert, und es gibt keine Möglichkeit, ihnen bestimmte Personen beizubringen.

VisionTagger enthält sieben vorkonfigurierte Modelle: Qwen3-VL 8B Instruct, Qwen3-VL 30B-A3B Instruct, Qwen3-VL 32B Instruct, Qwen2.5-VL 7B Instruct, Gemma 3 4B IT, InternVL3 8B Instruct und Pixtral 12B. Nutze die Testversion, um Modelle zu vergleichen und die Parameter so zu justieren, dass sie perfekt zu deinem Workflow und dem gewünschten Detailgrad passen.

Ja. Wenn du ein GGUF-kompatibles Vision-Modell und die passende Projektor-Datei (ebenfalls GGUF) hast, kannst du diese in VisionTagger verknüpfen. Du bist selbst dafür verantwortlich, dass die Nutzung von Drittanbieter-Modellen deren jeweiligen Lizenzbedingungen entspricht.

Ja. In den Einstellungen kannst du Parameter wie Temperatur, Max Tokens, Kontextlänge, Top-P und Top-K via Schieberegler anpassen. So balancierst du Kreativität gegen Konsistenz aus und steuerst die Länge der Ergebnisse.

Cloud-Dienste berechnen oft Gebühren pro Bild und erfordern einen Upload deiner Fotos. VisionTagger ist ein Einmalkauf ohne Abo oder Bild-Limits. Deine Fotos verlassen nie deinen Mac. Metadaten werden direkt in XMP-Sidecars oder Dateien geschrieben, statt nur in einen manuell zu importierenden CSV-Export.

In Bildern eingebettete GPS-Koordinaten werden anonym an Apple Maps gesendet, um Ortsnamen zu ermitteln. Es werden nur die Koordinaten übertragen – Apple verknüpft diese nicht mit personenbezogenen Daten. Die Funktion ist standardmäßig deaktiviert.

Standardmäßig nutzt macOS Apples Online-Dienst für höhere Genauigkeit. Um sicherzustellen, dass die Übersetzung rein lokal erfolgt, aktiviere den „On-Device Modus“ in den Systemeinstellungen unter „Übersetzen & Sprachen“.

Nein. VisionTagger enthält keinerlei Analytics oder Telemetrie. Netzwerkzugriffe erfolgen nur für die Lizenzaktivierung, Modell-Downloads oder Update-Prüfungen.