faceapp
Local Face Photos es una herramienta de búsqueda de fotos y videos que detecta rostros con InsightFace sin subir archivos a la nube.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 3:27 · upstream 23 sept 2026, 3:16 · release v1.1.0-beta.4
Qué es faceapp
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
Local Face Photos permite buscar en tu propia biblioteca de fotos y videos sin enviar datos a ningún servicio externo. Utiliza un motor local basado en Python para detectar rostros, etiquetar personas y realizar búsquedas mediante consultas naturales o términos específicos.
La aplicación escanea carpetas locales recursivamente, detecta rostros con la librería InsightFace (buffalo_l), permite etiquetar personas desde tiras de foto pequeñas, y genera un índice local en SQLite. No hay necesidad de cuentas ni subidas a servidores remotos; todo ocurre en tu máquina.
Se puede usar para encontrar recuerdos específicos por nombre, álbumes, fechas o etiquetas descriptivas. También ofrece funcionalidades como agrupar rostros repetidos en videos, resolver coordenadas GPS en nombres de lugar y generar grupos de 'memorias del día'.
El proyecto está diseñado para usuarios técnicos que están dispuestos a ejecutar una aplicación local con Python, ya que es una versión beta abierta y no requiere validación de firma ni notificación en macOS.
- Buscar fotos de personas específicas (ej: 'Aman', 'Alex') sin subir archivos a la nube
- Recuperar recuerdos por álbumes o fechas (ej: 'fotos de diciembre 2022')
- No sube fotos ni datos a ningún servicio externo, todo opera localmente en tu máquina.
- Utiliza InsightFace para detectar rostros y generar embeddings locales sin necesidad de API pagada.
- Soporta detección de rostros en tiras pequeñas (crop), agrupación automática de rostros repetidos en videos.
- El motor de detección de rostros depende del hardware disponible; en CPU puede ser lento con video grande.
- La búsqueda natural es un parser local sin conexión a IA externa, por lo que no entiende consultas complejas o lenguaje avanzado.
- No tiene autenticación ni notificación para macOS, lo que puede requerir interacción manual al abrir la app.
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Para instalar: descarga el DMG de GitHub y arrastra a Applications. Si macOS bloquea por ser unsigned, abre con 'Open'. La primera ejecución puede tardar minutos. Para producción, considera usar Docker para ejecutar el backend Python en un contenedor aislado. El índice se guarda localmente en ~/Library/Application Support/Local Face Photos o ~/.local/share/local-face-photos.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.