Facetレビュー：ローカルで写真を採点・選別・閲覧

Facetとは

入手方法

動作要件

始め方

1. 1
   コードを取得してフォルダを指定
   Why it matters: リポジトリをクローンし、.env.exampleを.envにコピーして、PHOTOS_DIRに写真フォルダを設定します。
2. 2
   Facetを起動
   Why it matters: docker compose up -d を実行します。NVIDIAのカードがある場合は、そのサイズ用のcomposeファイルを追加するか、Dockerなしでインストールスクリプトを使います。
3. 3
   スキャンしてダウンロードを待つ
   Why it matters: 最初のスキャンでプロファイル用のモデルをダウンロードし、データベースを作成して写真を採点します。処理中もギャラリーは閲覧できます。
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   ギャラリーを開いてパスワードを設定
   Why it matters: ブラウザでビューアを開き、Dockerイメージが一度だけ表示するeditionパスワードでログインします。ポートを共有する前に、ビューアのパスワードを設定してください。

主な機能

• 採点。写真ごとに9つの観点（美的品質、構図、顔の品質、目のシャープさ、露出など）で採点し、コンテンツのカテゴリ（30以上）ごとに重み付けします。
• 選別。連写・類似写真・シーンのグループ、まばたきの検出、ほぼ重複する写真の検出、ドライランのプレビュー付き自動選別に対応し、露出ブラケットやパノラマはまとめて残します。
• 閲覧。モザイクとグリッド表示、フィルター、タイムライン、地図、スマートアルバムを含むアルバム、テーマ別スライドショー、「この日の思い出」。
• 整理。名前を付けた人物と統合の提案、星の評価、タグ、短時間で取り消せる一括操作。
• 共有と連携。クライアント確認モード付きのアルバムリンク、Lightroom・darktable・digiKam向けのXMPサイドカー、スマートフォンからのアップロード用WebDAV受信箱、Immichとの評価の同期。

AI機能と実行場所

• 品質スコア。16gbと24gbのプロファイルは美的スコアにTOPIQを使い、legacyと8gbは美的ヘッドを持つCLIP埋め込みを使います。LIQEなどの補助的な採点モデルは、どのプロファイルでも使えるとドキュメントに記載されています。
• 検索。「海辺の夕日」のような入力を埋め込みと照合します。16gbと24gbではSigLIP 2、legacyと8gbではOpenCLIP ViT-L-14です。
• 顔。InsightFaceが顔を検出・認識し、クラスタリングで人物にまとめます。任意のMediaPipe blendshapesで、まばたきと笑顔の判定が精密になります。
• 被写体。BiRefNetが被写体と背景を分け、ピントと構図を判断します。
• My Taste。A/B比較、評価、選別の判断が、重みの最適化と個人用ランキングに反映されます。
• 視覚言語モデル。タグ、キャプション、講評は、16gbと24gbでは同一プロセス内で動き、vlm_backendで指定したリモートのOllamaまたはOpenAI互換サーバーでも動かせます。その場合、画像はそのサーバーに送られます。

データの流れとプライバシー

モデルのライセンス

向いている人

• 大きなライブラリを持つ写真家で、編集の前に連写、まばたき、ほぼ重複する写真を整理したい方。
• セルフホスト利用者で、自然言語検索と顔のグループ化を備えた非公開のギャラリーがほしく、Dockerに慣れている方。
• Lightroom、darktable、digiKamのユーザーで、スコアとセレクトを標準的なサイドカーファイルとして書き戻したい方。

確認できなかった点

• AIの品質。採点の精度、顔のグループ化、検索の適合度、スキャン速度は試していません。README自身も美的スコアを概算としています。
• オフライン利用。最初のモデルのダウンロード後に、Facetが完全にオフラインで動くかどうかは確認していません。
• リリースの安定性。v1.23.1のノートによると、v1.23.0はCUDA版のDockerイメージなしで公開されました。2026年10月24日から27日のあいだに3つのバージョンが出ているため、変更が速い点に注意してください。
• サポート。READMEは、商用の選別ツールのようなサポートのない個人開発プロジェクトと説明しています。
• インストール手順。セットアップのコマンドはドキュメントによるもので、PromptQuorumは実行していません。

競合と代替ツール

ディレクトリで比較する→

よくある質問

総評

情報源

• Facetのウェブサイト：機能の概要とクイックスタート。2026年10月28日に確認。
• FacetのREADME：機能、要件、ライセンス、他ツールとの比較。2026年10月28日に確認。
• Facetのドキュメント：インストール、設定、デプロイ、AIエージェントのページ。2026年10月28日に確認。
• サードパーティのモデルとライセンス：各モデルのライセンス。2026年10月28日に確認。
• GitHubのFacet：リリースとコミットの状況。2026年10月28日に確認。

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