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OffGallery

Sistema di catalogazione intelligente per fotografi, che rispetta la tua privacy

Analisi semantica ed estetica delle tue foto con AI locale. Zero cloud. Zero compromessi.

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Note

🌍 Supporto multilingua completo

OffGallery supporta ora 6 lingue (IT, EN, FR, DE, ES, PT) a tutti i livelli, in modo indipendente:

• Interfaccia grafica: seleziona la lingua dal tab Configurazione → Lingua interfaccia
• Contenuti generati da LLM (tag, descrizioni, titoli): scegli la lingua di output LLM indipendentemente dalla GUI. I tag vengono generati nella lingua configurata e salvati così nel database
• Ricerca semantica CLIP: funziona sempre in inglese internamente (massima accuratezza), con traduzione automatica della query — trasparente per l'utente
• Ricerca per tag/keyword: la query viene automaticamente tradotta nella lingua dei tag (la stessa llm_output_language) prima del matching, garantendo risultati corretti anche con tag in francese, tedesco, ecc.

Le traduzioni avvengono tramite Argostranslate completamente offline. I pacchetti di traduzione vengono scaricati al primo avvio se necessari; un messaggio nel pannello Log informa l'utente sullo stato.

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Ultime Novità

Data	Cosa	Note
22 mar 2026	Allocazione device per-modello con auto-ottimizzazione	Ogni modello AI (CLIP, DINOv2, BioCLIP, Aesthetic, MUSIQ) può essere assegnato individualmente a GPU o CPU. L'algoritmo di auto-ottimizzazione rileva hardware (CUDA/MPS/DirectML), calcola il budget VRAM (incluso LLM), e distribuisce i modelli bilanciando velocità GPU e parallelismo CPU. Barra budget VRAM in tempo reale nel tab Configurazione
21 mar 2026	Sistema Plugin LLM	Plugin per backend LLM alternativi: Ollama (default) e LM Studio. Auto-discovery all'avvio, backend selezionabile dal tab Configurazione. Il backend viene rilevato automaticamente (auto) senza configurazione manuale
21 mar 2026	Indicatori stato modelli migliorati	Nuovo schema semafori a 4 stati: verde (VRAM), ambra (CPU), rosso (errore), grigio (disabilitato). BioCLIP con fallback automatico su CPU se VRAM insufficiente
21 mar 2026	Gallery più veloce	Lettura cache disco spostata su thread worker: la gallery non blocca più la GUI anche con centinaia di risultati
14 mar 2026	Splash screen minimizzabile	La finestra di avvio è ora minimizzabile durante il caricamento dei modelli AI
10 mar 2026	Modalità "Solo Gen. AI"	Aggiorna solo tag, descrizione e titolo (LLM) su foto già nel database, saltando EXIF ed embedding
7 mar 2026	Supporto multilingua completo	GUI, LLM output e ricerca tag indipendenti: 6 lingue (IT/EN/FR/DE/ES/PT), traduzione automatica offline
3 mar 2026	Ricerche salvate	Salva e richiama configurazioni di ricerca complete con un click

Storico completo nelle Discussions.

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Perché OffGallery?

Sei un fotografo che vuole catalogare migliaia di immagini RAW senza affidarle a servizi cloud? Vuoi cercare le tue foto con linguaggio naturale ("tramonto con montagne") mantenendo tutto sul tuo PC? OffGallery è la risposta.

Caratteristiche Principali

Funzionalità	Descrizione
100% Offline	Nessun dato lascia mai il tuo computer. Tutti i modelli AI girano localmente
Supporto multilingua	GUI, output LLM e ricerca tag indipendenti: 6 lingue (IT, EN, FR, DE, ES, PT). Tag e descrizioni nella lingua che preferisci, anche diversa dalla lingua dell'interfaccia
Potente ricerca Semantica /tags/Exif/+vari	Cerca con linguaggio naturale e/o combo complesse; traduzione automatica query per CLIP (EN) e per tag (lingua contenuti); salva e richiama ricerche preferite in un click
Supporto RAW Nativo	25+ formati RAW supportati (Canon CR2/CR3, Nikon NEF, Sony ARW, Fuji RAF...)
Ricerca similarità visiva	Un semplice click per trovare immagini simili, doppioni, etc.
Import da catalogo Lightroom	Elabora direttamente i file indicizzati in un catalogo .lrcat come sorgente di input, senza dover specificare cartelle manualmente
Integrazione Lightroom	Sincronizzazione/export bidirezionale XMP con rating, tag e metadati. Nessun dato proprietario viene modificato
Plugin LLM	Sistema plugin per backend LLM alternativi (Ollama, LM Studio). Auto-discovery all'avvio, cambio backend senza riavvio
Valutazione Estetica	Score automatico della qualità artistica (0-10)
Identificazione Specie	BioCLIP2 riconosce ~450.000 specie con tassonomia completa a 7 livelli
Geotag Offline	Gerarchia geografica automatica da GPS: paese, regione, città — senza API esterne, dati GeoNames bundled
Statistiche	Tipologia, Date, Metadati, Attributi, Strumentazione usata, Tempi di posa, Ratings etc.

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Motori di Analisi

Tutti i componenti girano localmente, completamente offline:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        OFFGALLERY                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────────┐ │
│  │   CLIP   │  │  DINOv2  │  │ BioCLIP  │  │ LLM Vision       │ │
│  │ Ricerca  │  │Similarità│  │  Flora   │  │ (Plugin: Ollama  │ │
│  │Semantica │  │  Visiva  │  │  Fauna   │  │  o LM Studio)    │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────────────┘ │
│  ┌──────────────────────┐  ┌────────────────────────────────┐   │
│  │  Aesthetic Predictor │  │  MUSIQ (Technical Quality)     │   │
│  │  Valutazione 0-10    │  │  Analisi nitidezza/rumore      │   │
│  └──────────────────────┘  └────────────────────────────────┘   │
│  ┌──────────────────────────┐  ┌──────────────────────────┐   │
│  │  Argos Translate         │  │  Geocoding Inverso       │   │
│  │  Query EN + tag lingua   │  │  GPS → Paese/Regione/Città│   │
│  └──────────────────────────┘  └──────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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Funzionalità

OffGallery offre ricerca semantica, analisi immagini con più modelli AI, workflow completo con Lightroom e export XMP. Consulta il Manuale Utente completo → per la descrizione dettagliata di ogni funzione, tab e opzione.

Funzione	Descrizione rapida
Ricerca Semantica	Linguaggio naturale, traduzione automatica offline, cursore di soglia
Ricerca per Tag	Fuzzy matching case-insensitive, ricerche salvate
Filtri Avanzati	Camera, obiettivo, ISO, diaframma, tempo, data, rating, score, colore
Analisi AI	CLIP · DINOv2 · BioCLIP2 · LLM Vision · Score Estetico · Score Tecnico · Geotag
Device per-modello	Ogni modello AI assegnabile a GPU o CPU individualmente; auto-ottimizzazione con budget VRAM e rilevamento LLM
Workflow Lightroom	Import .lrcat · Import XMP · Export XMP gerarchico · Copia con struttura
Solo Gen. AI	Rigenera solo tag/descrizione/titolo LLM su foto già nel DB, salta EXIF ed embedding
Plugin LLM	Seleziona backend LLM (Ollama o LM Studio) dal tab Configurazione; plugin rilevati automaticamente

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Requisiti di Sistema

Componente	Minimo	Consigliato
RAM	8 GB	16 GB
Disco	14 GB (CPU) / 18 GB (NVIDIA GPU)	20 GB
GPU	-	NVIDIA con CUDA
OS	Windows 10/11, Linux 64-bit o macOS 12+	Windows 11 / Ubuntu 22.04+ / macOS 13+

Note:

• GPU NVIDIA raccomandata per prestazioni ottimali. Funziona anche su CPU (più lento)
• Spazio disco: l'ambiente Python occupa ~3.5 GB senza GPU, ~7 GB con NVIDIA (PyTorch CUDA + runtime libraries). I modelli AI pesano ~6.7 GB indipendentemente dalla GPU
• Connessione internet richiesta solo al primo avvio per download modelli AI (~6.7 GB)
• Linux: testato su Ubuntu, Fedora e Arch. Altre distribuzioni con supporto conda dovrebbero funzionare
• macOS: supportato su Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) e Intel (x86_64). Su Apple Silicon PyTorch usa Metal/MPS senza CUDA

WSL2 (Windows Subsystem for Linux)

OffGallery funziona anche su WSL2 con interfaccia grafica tramite WSLg (incluso in Windows 11 e Windows 10 aggiornato).

Requisiti:

• WSLg attivo (Windows 11 o Windows 10 aggiornato)
• Installa nella home Linux (es. ~/OffGallery)

Il wizard installa e configura tutto automaticamente.

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Installazione

1. Scarica OffGallery

Opzione A - Download ZIP (consigliato):

1. Clicca il pulsante verde "<> Code" in alto a destra
2. Seleziona "Download ZIP"
3. Estrai lo ZIP scegliendo la cartella padre dove vuoi che risieda OffGallery

Attenzione all'estrazione: lo ZIP contiene già una cartella OffGallery-main al suo interno — quella è la root dell'app. Se fai "Estrai tutto" in una cartella già chiamata OffGallery, ottieni OffGallery\OffGallery-main\ (doppia cartella inutile). Corretto: estrai in C:\Programs\ → si crea C:\Programs\OffGallery-main\, che puoi rinominare come vuoi (es. OffGallery). Con git clone il problema non esiste: la cartella creata è già la root.

Opzione B - Git clone:

git clone https://github.com/HEGOM61ita/OffGallery.git

2. Installa con il Wizard

Windows

1. Apri la cartella installer
2. Doppio click su INSTALLA_OffGallery.bat
3. Segui le istruzioni a schermo

Linux

1. Apri un terminale nella cartella OffGallery
2. Esegui:

   bash installer/install_offgallery.sh

3. Segui le istruzioni a schermo

macOS

1. Apri un terminale nella cartella OffGallery
2. Esegui:

   bash installer/install_offgallery_mac.sh

3. Segui le istruzioni a schermo

Apple Silicon (M1/M2/M3/M4): PyTorch utilizza automaticamente Metal/MPS per l'accelerazione GPU — nessuna configurazione aggiuntiva necessaria.

Nota Gatekeeper: al primo avvio di OffGallery.app o OffGallery.command, macOS potrebbe mostrare un avviso di sicurezza. Usa tasto destro → Apri per confermarlo. L'installer rimuove già l'attributo quarantine automaticamente, quindi l'avviso normalmente non compare.

Il wizard installa automaticamente tutto il necessario: Miniconda, ambiente Python, librerie, ExifTool e opzionalmente Ollama per le descrizioni AI. Al termine crea un collegamento per avviare l'app (.lnk sul Desktop su Windows, voce nel menu applicazioni su Linux, OffGallery.app in ~/Applications cercabile via Spotlight e Launchpad su macOS).

Tempo stimato: 20-40 minuti. Al primo avvio, OffGallery scarica automaticamente i modelli AI (~6.7 GB). Gli avvii successivi saranno completamente offline.

Installazione manuale (alternativa)

Windows - script batch separati:

1. installer/01_install_miniconda.bat - Verifica/installa Miniconda
2. installer/02_create_env.bat - Crea ambiente Python
3. installer/03_install_packages.bat - Installa librerie
4. installer/06_setup_ollama.bat - Ollama + LLM Vision (opzionale)

Linux - usa il wizard install_offgallery.sh che copre tutti gli step, oppure installa manualmente:

1. Installa Miniconda per Linux
2. conda create -n OffGallery python=3.12 --override-channels -c conda-forge -y
3. conda run -n OffGallery pip install -r installer/requirements_offgallery.txt
4. Installa ExifTool: sudo apt install libimage-exiftool-perl (Ubuntu/Debian) o equivalente
5. (Opzionale) Installa Ollama e ollama pull qwen3.5:4b-q4_K_M

macOS - usa il wizard install_offgallery_mac.sh che copre tutti gli step, oppure installa manualmente:

1. Installa Miniconda per macOS (scegli la versione arm64 per Apple Silicon, x86_64 per Intel)
2. conda create -n OffGallery python=3.12 --override-channels -c conda-forge -y
3. conda run -n OffGallery pip install -r installer/requirements_offgallery.txt
4. Installa ExifTool: brew install exiftool (richiede Homebrew) o scarica il .pkg da exiftool.org
5. (Opzionale) Installa Ollama e ollama pull qwen3.5:4b-q4_K_M
6. Avvia: conda run -n OffGallery python gui_launcher.py

Istruzioni Dettagliate

Per una guida passo-passo completa, consulta installer/INSTALL_GUIDE.md.

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Utilizzo

L'interfaccia ha 7 tab: Elaborazione · Ricerca · Galleria · Statistiche · Esportazione · Configurazione · Log.

Workflow tipico: importa una cartella o un catalogo .lrcat → elabora con AI → cerca con linguaggio naturale → esporta XMP verso Lightroom.

Avviare OffGallery

Sistema	Metodo consigliato
Windows	Doppio click sul collegamento OffGallery.lnk creato sul Desktop dall'installer
macOS	Apri OffGallery.app da ~/Applications o cerca con Spotlight
Linux	Usa la voce nel menu applicazioni, oppure bash installer/offgallery_launcher.sh dalla cartella dell'app

Attenzione (Windows): non copiare o spostare OffGallery_Launcher.bat sul Desktop o in altre cartelle — il file .bat usa il suo percorso per trovare l'applicazione e non funziona se spostato. Usa sempre il collegamento .lnk creato dall'installer, che punta al .bat originale. Se hai perso il collegamento: tasto destro su installer\OffGallery_Launcher.bat → Invia a → Desktop (crea collegamento).

Manuale Utente completo (IT): docs/USER_MANUAL_IT.html — Descrizione dettagliata di ogni tab, opzione, badge, concetti avanzati (BioCLIP, geotag, sync state) e troubleshooting.

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Configurazione

Per la documentazione completa delle opzioni di configurazione, consulta CONFIGURATION.md.

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Plugin LLM

OffGallery utilizza un sistema di plugin per la generazione di tag, descrizioni e titoli tramite modelli LLM Vision. I plugin vengono rilevati automaticamente dalla cartella plugins/ all'avvio dell'applicazione.

Plugin inclusi

Plugin	Backend	Endpoint default	Note
Ollama	Ollama locale	http://localhost:11434	Default. Supporta qwen3.5, llava, gemma3 e altri modelli vision
LM Studio	LM Studio server	http://localhost:1234	Alternativa con supporto AMD/DirectML. Compatibile con modelli VL (qwen3-VL consigliato)

Come usare un plugin diverso

1. Vai nel tab Configurazione
2. Nella sezione Connessione LLM, seleziona il backend desiderato dal menu a tendina
3. Verifica che endpoint e modello siano corretti
4. Clicca Test Connessione per verificare

Il cambio di backend non richiede riavvio. I tag e le descrizioni già generati nel database restano invariati.

Architettura

offgallery/
├── gui/                      # Moduli interfaccia PyQt6
│   ├── processing_tab.py     # Orchestrazione elaborazione + sorgente catalogo
│   ├── search_tab.py         # Ricerca semantica + filtri
│   ├── gallery_tab.py        # Visualizzazione risultati
│   ├── export_tab.py         # Export XMP/CSV + copia con struttura
│   └── ...
├── embedding_generator.py    # Generazione embedding multi-modello
├── retrieval.py              # Motore di ricerca
├── db_manager_new.py         # Gestione database SQLite
├── raw_processor.py          # Estrazione RAW ottimizzata
├── xmp_manager_extended.py   # Lettura/scrittura XMP
├── geo_enricher.py           # Geolocalizzazione offline GPS → GeOFF
├── catalog_readers/          # Lettori cataloghi esterni
│   └── lightroom_reader.py   # Legge .lrcat (SQLite) → lista file
├── plugins/                  # Plugin LLM (auto-discovery)
│   ├── llm_ollama/           # Backend Ollama (default)
│   └── llm_lmstudio/         # Backend LM Studio
├── utils/                    # Utility cross-platform
│   ├── paths.py              # Path resolver (script/EXE/WSL)
│   └── copy_helpers.py       # Copia con struttura multi-disco
├── aesthetic/                # Modelli valutazione estetica
├── device_allocator.py       # Rilevamento hardware e allocazione device per-modello
├── exiftool_files/           # ExifTool per metadati EXIF
├── database/                 # Database SQLite
├── INPUT/                    # Cartella import immagini
└── config_new.yaml           # Configurazione

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Formati Supportati

Immagini Standard

JPG JPEG PNG TIFF TIF WEBP BMP

Formati RAW

Produttore	Formati
Canon	CR2, CR3, CRW
Nikon	NEF, NRW
Sony	ARW, SRF, SR2
Fujifilm	RAF
Panasonic	RW2
Olympus/OM	ORF
Pentax	PEF, DNG
Leica	DNG, RWL
Adobe	DNG
Altri	3FR, IIQ, X3F

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Privacy e Sicurezza

OffGallery è progettato con la privacy come principio fondamentale:

• Zero telemetria: Nessun dato viene raccolto o inviato
• Offline dopo primo avvio: Al primo avvio i modelli AI vengono scaricati dal repository HuggingFace congelato. Dopo il download, l'app funziona completamente offline
• Repository congelato: I modelli sono hostati su un repository controllato (HEGOM/OffGallery-models) per garantire stabilità e compatibilità delle versioni
• Storage locale: Database SQLite + embedding in formato binario
• Nessuna API key: Non servono account o abbonamenti

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Roadmap

Questo progetto è in sviluppo attivo. Tutte le funzionalità e migliorie sono aggiunte gradualmente senza una roadmap pubblica.

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Contributi e Feedback

Questo progetto segue un modello di sviluppo centralizzato. Attualmente, non sono accettati contributi di codice esterno (pull requests).

Segnalazioni di bug, idee e suggerimenti per nuove funzionalità sono benvenuti nelle Discussions del progetto. In particolare, sono apprezzati feedback sulle prestazioni con la descrizione dell'hardware utilizzato (GPU, RAM, modello Ollama) per migliorare l'ottimizzazione su diverse configurazioni.

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Support Policy

Questo progetto è fornito "as-is". Non ho la possibilità di provvedere per un supporto individuale, risoluzione di problemi o assistenza nell'installazione. Si prega di far riferimento alla documentazione. Segnalazioni che descrivono chiaramente errori riproducibili saranno esaminate appena possibile.

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Licenza e Note Legali

Distribuito sotto licenza AGPL-3.0. Vedi LICENSE per maggiori informazioni.

• TRADEMARK.md - Informazioni sui marchi registrati
• THIRD_PARTY.md - Licenze e attribuzioni software di terze parti

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Ringraziamenti

• OpenAI CLIP - Ricerca semantica
• Meta DINOv2 - Embedding visivi
• BioCLIP - Classificazione flora/fauna
• Ollama - LLM locali
• ExifTool - Metadati EXIF/XMP
• PyQt6 - Framework UI

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Fatto con passione per i fotografi che tengono alla loro privacy

Torna su  |  🇬🇧 English version below

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OffGallery

Intelligent AI photo cataloging for photographers who care about their privacy

Semantic and aesthetic analysis of your photos with local AI. Zero cloud. Zero compromises.

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Note

🌍 Full Multilingual Support

OffGallery supports 6 languages (IT, EN, FR, DE, ES, PT) independently at every level:

• GUI language: select your language in Configuration → Interface Language
• LLM output language (tags, descriptions, titles): choose independently from the GUI language. Tags are generated and stored in the configured language
• CLIP semantic search: always runs in English internally (maximum accuracy) with automatic transparent query translation
• Tag/keyword search: query is automatically translated to the tag language (same as llm_output_language) before matching, ensuring correct results even with tags in French, German, etc.

All translations use Argostranslate — completely offline. Translation packages are downloaded on first use; the Log panel notifies you of their status.

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What is OffGallery?

A photographer's tool to catalog thousands of RAW images without sending them to any cloud service. Search your photos with natural language ("sunset over mountains") while keeping everything on your own machine.

Key Features

Feature	Description
100% Offline	No data ever leaves your computer. All AI models run locally
Multilingual	GUI, LLM output and tag search are independent: 6 languages (IT, EN, FR, DE, ES, PT). Tags and descriptions in any language, different from the UI language if you prefer
Powerful Search	Natural language semantic search + tag/EXIF/score filters; automatic query translation for CLIP (EN) and tag matching (content language); save and recall favorite searches in one click
Native RAW Support	25+ RAW formats (Canon CR2/CR3, Nikon NEF, Sony ARW, Fuji RAF…)
Visual Similarity	One click to find similar images or near-duplicates
Lightroom Catalog Import	Process files directly from a .lrcat catalog — read-only, no catalog modification
Lightroom Integration	Bidirectional XMP sync: ratings, tags, metadata. No proprietary data is modified
LLM Plugins	Plugin system for alternative LLM backends (Ollama, LM Studio). Auto-discovery at startup, switch backends without restart
Aesthetic Scoring	Automatic artistic quality score (0–10)
Species Identification	BioCLIP2 recognizes ~450,000 species with full 7-level taxonomy
Offline Geotagging	Automatic geographic hierarchy from GPS: continent, country, region, city — no external API, bundled GeoNames data
Statistics	Camera, dates, metadata, gear, exposure, ratings and more

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AI Engines

All components run locally, completely offline:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                        OFFGALLERY                               │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────────────┐ │
│  │   CLIP   │  │  DINOv2  │  │ BioCLIP  │  │ LLM Vision       │ │
│  │ Semantic │  │  Visual  │  │  Flora   │  │ (Plugin: Ollama  │ │
│  │  Search  │  │Similarity│  │  Fauna   │  │  or LM Studio)   │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────────────┘ │
│  ┌──────────────────────┐  ┌────────────────────────────────┐   │
│  │  Aesthetic Predictor │  │  MUSIQ (Technical Quality)     │   │
│  │  Artistic score 0-10 │  │  Sharpness / noise analysis    │   │
│  └──────────────────────┘  └────────────────────────────────┘   │
│  ┌──────────────────────────┐  ┌──────────────────────────┐   │
│  │  Argos Translate         │  │  Reverse Geocoding       │   │
│  │  EN query + tag language │  │  GPS → Country/Region/City│   │
│  └──────────────────────────┘  └──────────────────────────┘   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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Features

OffGallery provides semantic search, multi-model AI image analysis, full Lightroom workflow and XMP export. See the Full User Manual → for a detailed description of every feature, tab and option.

Feature	Quick description
Semantic Search	Natural language, automatic offline translation, threshold slider
Tag Search	Case-insensitive fuzzy matching, saved searches
Advanced Filters	Camera, lens, ISO, aperture, shutter, date, rating, score, colour
AI Analysis	CLIP · DINOv2 · BioCLIP2 · LLM Vision · Aesthetic Score · Technical Score · Geotag
Per-model device	Each AI model individually assignable to GPU or CPU; auto-optimization with VRAM budget and LLM detection
Lightroom Workflow	.lrcat import · XMP import · Hierarchical XMP export · Structured copy
AI Gen. Only	Regenerate tags/description/title (LLM) on existing DB photos, skip EXIF and embeddings
LLM Plugins	Select LLM backend (Ollama or LM Studio) from the Configuration tab; plugins auto-detected

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System Requirements

Component	Minimum	Recommended
RAM	8 GB	16 GB
Disk	14 GB (CPU) / 18 GB (NVIDIA GPU)	20 GB
GPU	—	NVIDIA with CUDA
OS	Windows 10/11, Linux 64-bit or macOS 12+	Windows 11 / Ubuntu 22.04+ / macOS 13+

Notes:

• NVIDIA GPU recommended for best performance. CPU-only works but is slower
• Disk space: Python environment ~3.5 GB without GPU, ~7 GB with NVIDIA (PyTorch CUDA + runtime). AI models ~6.7 GB regardless of GPU
• Internet required only on first launch to download AI models (~6.7 GB); fully offline afterwards
• macOS: Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) and Intel supported. PyTorch uses Metal/MPS on Apple Silicon — no CUDA needed

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Installation

1. Download OffGallery

Option A — Download ZIP (recommended):

1. Click the green "<> Code" button at the top right
2. Select "Download ZIP"
3. Extract to the parent folder where you want OffGallery to live

Extraction note: the ZIP already contains an OffGallery-main folder — that folder is the app root. Extract to e.g. C:\Programs\ → you get C:\Programs\OffGallery-main\, which you can rename freely.

Option B — Git clone:

git clone https://github.com/HEGOM61ita/OffGallery.git

2. Install with the Wizard

Windows

1. Open the installer folder
2. Double-click INSTALLA_OffGallery.bat
3. Follow the on-screen instructions

Linux

bash installer/install_offgallery.sh

macOS

bash installer/install_offgallery_mac.sh

Apple Silicon (M1/M2/M3/M4): PyTorch automatically uses Metal/MPS for GPU acceleration — no extra configuration needed.

The wizard installs everything automatically: Miniconda, Python environment, libraries, ExifTool and optionally Ollama for AI descriptions. On completion it creates a launcher shortcut (Desktop .lnk on Windows, application menu entry on Linux, OffGallery.app in ~/Applications on macOS).

Estimated time: 20–40 minutes. On first launch OffGallery downloads AI models (~6.7 GB). All subsequent launches are fully offline.

Manual installation

Linux:

1. Install Miniconda for Linux
2. conda create -n OffGallery python=3.12 --override-channels -c conda-forge -y
3. conda run -n OffGallery pip install -r installer/requirements_offgallery.txt
4. Install ExifTool: sudo apt install libimage-exiftool-perl (Ubuntu/Debian) or equivalent
5. (Optional) Install Ollama and ollama pull qwen3.5:4b-q4_K_M

macOS:

1. Install Miniconda for macOS (arm64 for Apple Silicon, x86_64 for Intel)
2. conda create -n OffGallery python=3.12 --override-channels -c conda-forge -y
3. conda run -n OffGallery pip install -r installer/requirements_offgallery.txt
4. Install ExifTool: brew install exiftool
5. (Optional) Install Ollama and ollama pull qwen3.5:4b-q4_K_M

For a full step-by-step guide see installer/INSTALL_GUIDE.md.

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Latest News

Date	What	Notes
22 Mar 2026	Per-model device allocation with auto-optimization	Each AI model (CLIP, DINOv2, BioCLIP, Aesthetic, MUSIQ) can be individually assigned to GPU or CPU. Auto-optimization detects hardware (CUDA/MPS/DirectML), calculates VRAM budget (including LLM), and balances GPU speed vs CPU parallelism. Real-time VRAM budget bar in Configuration tab
21 Mar 2026	LLM Plugin System	Plugins for alternative LLM backends: Ollama (default) and LM Studio. Auto-discovery at startup, backend selectable from the Configuration tab. Backend auto-detected (auto) with no manual setup needed
21 Mar 2026	Improved model status indicators	New 4-state semaphore scheme: green (VRAM), amber (CPU), red (error), grey (disabled). BioCLIP with automatic CPU fallback if VRAM is insufficient
21 Mar 2026	Faster Gallery	Disk cache reads moved to worker threads: gallery no longer blocks the GUI even with hundreds of results
14 Mar 2026	Minimizable splash screen	Startup loading screen can now be minimized while AI models load
10 Mar 2026	"AI Gen. Only" mode	Regenerate tags/description/title (LLM) on existing DB photos, skipping EXIF and embeddings
7 Mar 2026	Full multilingual support	GUI, LLM output and tag search independently configurable: 6 languages, automatic offline translation
3 Mar 2026	Saved searches	Save and recall complete search configurations in one click

Full history in Discussions.

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Usage

The interface has 7 tabs: Processing · Search · Gallery · Statistics · Export · Configuration · Log.

Typical workflow: import a folder or .lrcat catalog → process with AI → search with natural language → export XMP to Lightroom.

Launching OffGallery

OS	Recommended method
Windows	Double-click the OffGallery.lnk shortcut created on the Desktop by the installer
macOS	Open OffGallery.app from ~/Applications or search via Spotlight
Linux	Use the application menu entry, or run bash installer/offgallery_launcher.sh from the app folder

Windows note: do not copy or move OffGallery_Launcher.bat to the Desktop or any other folder — the .bat uses its own location to find the application and will fail if moved. Always use the .lnk shortcut created by the installer, which points to the original .bat. If you lost the shortcut: right-click installer\OffGallery_Launcher.bat → Send to → Desktop (create shortcut).

Full User Manual (EN): docs/USER_MANUAL_EN.html — Detailed description of every tab, option, badge, advanced concepts (BioCLIP, geotagging, sync state) and troubleshooting.

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LLM Plugins

OffGallery uses a plugin system for generating tags, descriptions and titles via LLM Vision models. Plugins are auto-detected from the plugins/ folder at startup.

Included plugins

Plugin	Backend	Default endpoint	Notes
Ollama	Local Ollama	http://localhost:11434	Default. Supports qwen3.5, llava, gemma3 and other vision models
LM Studio	LM Studio server	http://localhost:1234	Alternative with AMD/DirectML support. Compatible with VL models (qwen3-VL recommended)

Switching backends

1. Open the Configuration tab
2. In the LLM Connection section, select the desired backend from the dropdown
3. Verify that endpoint and model are correct
4. Click Test Connection to verify

Switching backends does not require a restart. Tags and descriptions already in the database are not affected.

Supported Formats

Standard: JPG JPEG PNG TIFF TIF WEBP BMP

RAW:

Manufacturer	Formats
Canon	CR2, CR3, CRW
Nikon	NEF, NRW
Sony	ARW, SRF, SR2
Fujifilm	RAF
Panasonic	RW2
Olympus/OM	ORF
Pentax	PEF, DNG
Leica	DNG, RWL
Adobe	DNG
Others	3FR, IIQ, X3F

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Privacy & Security

OffGallery is built with privacy as a core principle:

• Zero telemetry: No data is collected or transmitted
• Offline after first launch: AI models are downloaded from a frozen HuggingFace repository on first launch. After that the app runs completely offline
• Frozen repository: Models are hosted on a controlled repository (HEGOM/OffGallery-models) to guarantee version stability and compatibility
• Local storage: SQLite database + binary embeddings on your disk
• No API keys: No accounts or subscriptions required

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License

Distributed under the AGPL-3.0 license. See LICENSE for details.

• TRADEMARK.md — Trademark information
• THIRD_PARTY.md — Third-party software licenses and attributions

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Acknowledgements

• OpenAI CLIP — Semantic search
• Meta DINOv2 — Visual embeddings
• BioCLIP — Flora/fauna classification
• Ollama — Local LLMs
• ExifTool — EXIF/XMP metadata
• PyQt6 — UI framework

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Built with passion for photographers who value their privacy

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