Cómo funciona la búsqueda semántica de fotos
La búsqueda semántica encuentra imágenes por significado, no por nombre de archivo ni etiquetas. Esta guía explica la idea en términos sencillos y muestra cómo puede ejecutarse por completo en tu Mac.
- La búsqueda semántica convierte cada imagen en un vector, una lista de números que representa su significado.
- Tu consulta de texto también se convierte en un vector, y vuelven primero las imágenes más cercanas.
- La cercanía se mide con la similitud del coseno, por eso los resultados parecen coincidir con el significado.
- Puede ejecutarse del todo en el dispositivo. PhotoCore calcula los vectores con SigLIP 2 mediante CoreML en el Apple Neural Engine, así ninguna foto sale de tu Mac.
Qué es la búsqueda semántica de fotos
La búsqueda semántica coincide con aquello de lo que trata una imagen, en vez de con las letras de su nombre. Escribes una frase como 'dos personas riendo en una mesa' y obtienes fotos que lo muestran, aunque se llamen IMG_4821 y estén en una carpeta llamada 2021_import.
La búsqueda de fotos más antigua dependía de nombres, fechas o etiquetas añadidas a mano. La búsqueda semántica elimina esa preparación, porque el significado se lee directamente de la imagen.
Qué es un embedding de imagen
Un embedding es un vector, una lista de números, que captura el contenido de una imagen. Las fotos con contenido parecido acaban con vectores cercanos entre sí. PhotoCore guarda un vector de 768 dimensiones por imagen en una pequeña base de datos local.
El texto recibe el mismo trato. El modelo coloca tus palabras en el mismo espacio que las imágenes, así una frase y una foto se pueden comparar directamente.
Cómo asocia una frase a una foto
Cuando buscas, tu frase se convierte en un vector y PhotoCore la compara con cada vector de imagen usando la similitud del coseno, que mide el ángulo entre dos vectores. Un ángulo menor significa una coincidencia más cercana, y los primeros resultados se ordenan por esa puntuación.
En Apple Silicon esta comparación se ejecuta mediante Accelerate.vDSP, así una búsqueda sobre 10.000 imágenes vuelve en menos de 50ms.
Por qué puede buscar en muchos idiomas
El modelo asigna texto e imágenes a un único espacio compartido y se entrenó en muchos idiomas. Por eso una consulta en inglés, italiano, español, japonés o más de 100 idiomas más llega a la misma foto, sin configuración ni paso de traducción.
Puede funcionar sin la nube
Sí. Toda la cadena puede ejecutarse en el dispositivo. PhotoCore usa SigLIP 2 mediante CoreML en el Apple Neural Engine para construir los vectores y los guarda en una caché SQLite local y en metadatos XMP.
- Ninguna imagen se sube a ningún servidor
- La búsqueda funciona sin conexión a internet
- El índice vive en tu Mac, bajo tu control
Preguntas frecuentes
¿La búsqueda semántica es lo mismo que etiquetar?
¿Qué modelo usa PhotoCore?
¿La búsqueda semántica necesita internet?
¿Cómo de precisa es?
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