Vor drei Jahren habe ich diese wunderbare Software zum ersten Mal vorgestellt. Damals fehlten der Software einige meiner Meinung nach wesentliche Funktionen. Aber fangen wir noch einmal von vorn an.
Der Zweck von Excire Foto besteht darin, dein Fotoarchiv zu analysieren und dabei zu helfen, ein bestimmtes Bild oder eine Gruppe von Bildern zu finden, z. B. für die Erstellung eines Fotobuchs, eines Blog-Artikels oder wofür auch immer man ein bestimmtes Bild benötigt.
Excire Foto ist für Windows und macOS (Intel sowie Apple Silicon ARM CPUs) verfügbar. Nach der Installation fügt man die Ordner hinzu, in denen sich das Fotoarchiv befindet, und beginnt mit der Analyse. Für diesen Test habe ich die von der Vorgängerversion erstellte Datenbank gelöscht, um zu sehen, was die neue Version leisten kann.
Wichtiger Hinweis: Bevor man mit der Analyse beginnt, empfehle ich, die Einstellungen zu überprüfen, da Excire Photo nur eine kleine Teilmenge der Bildmetadaten verwendet. Ich habe alle möglichen Optionen ausgewählt.
Mein Archiv besteht aus mehr als 45.000 Bildern, verteilt auf 640 Ordner und Unterordner.
- Hinzufügen des/der Basisordner des Foto-Archivs
- Excire Foto liest die Ordnerstruktur
- registriert die Bilder
- analysiert die Metadaten und die Bildinhalte, um die interne Datenbank aufzubauen
- Am Ende erhält man einen Bericht über die Bilder (mit dem genauen Ordner- und Bildnamen), die nicht analysiert werden konnten (d. h. Größe = Null). Diesen Bericht kann man zur weiteren Untersuchung und Reparatur der beschädigten Bilder speichern.
Die ganze Arbeit im Hintergrund hat meinen Computer, einen 13-Zoll-MBA mit einem M2-Prozessor unter macOS Ventura und 24 GB RAM, nicht ausgebremst. Während der Analyse wurden von Excire Foto 2024 2,25 GB RAM verwendet (zur Komprimierung: die AV Software verbrauchte ebenfalls etwa 2 GB; Thunderbird 1 GB; Firefox mit 1 geöffnetem Tab 1,5 GB). Etwa 60 % der CPU-Leistung wurden bei der Analyse von Excire Foto beansprucht, und auch die Statistik bewies, wie sehr die Software von der Multi-CPU-Architektur profitiert.
Die Analyse dauerte nur 38 Minuten.
Nun begann der interessante Teil der Rezension!
Bilder finden
Schauen wir mal, was die KI in meinen Bildern gefunden hat. Versuchen wir es zunächst mit „Falke“.
OK, toll, obwohl ein paar Bussarde darunter sind. Als nächstes „Kolibris“
Wow. Allerdings haben wir auch hier ein paar fälschlicherweise erkannte Vögel, ebenso bei “Geier”. Bei Säugetieren funktioniert es viel besser.
Bisher konnte ich nur nach diesen erkannten Schlüsselwörtern suchen. Die Präzision war in Ordnung und in Kombination mit der allgemeinen Farbe eines Bildes konnte ich mehr oder weniger jedes Bild finden, das ich suchte. Aber jetzt ist die KI in der Lage, viel mehr Themen zu erkennen als zuvor. Aber jetzt können Sie auch nach Personen, Gesichtern und schließlich nach GPS suchen. Besonders wichtig ist mir die GPS-Fähigkeit.
Die Find Faces-Funktion ist wirklich erstaunlich. Das Herumspielen mit den verschiedenen Eigenschaften bringt wirklich erstaunliche Ergebnisse.
Probieren wir nun die Funktion „Texteingabeaufforderung suchen“ aus.
Wein – alles richtig, auch das letzte Bild!
Nun noch ein paar kompliziertere Suchbegriffe:
Sie sehen, das Ergebnis ist sehr gut. Ich habe ein paar kompliziertere Suchbegriffe ausprobiert und sogar versucht, Informationen aus den Metadaten einzubeziehen, z. B. „Tele“ für Bilder, die mit einem Teleobjektiv aufgenommen wurden, oder Verweise auf die Orte, an denen ich die Bilder aufgenommen habe.
Hier habe ich nach „Sonnenuntergang Afrika“ gesucht
oder „Morgennebel“
Noch ein paar erprobte Beispiele:
- Strand D90 Belgien Tele
- Strandsportfernsehen
- Berge Sport + Sportberge
Bei einigen Suchbegriffen habe ich gelernt, wie man sie anordnet, hat einen Einfluss auf das Ergebnis
Analyse statistischer Daten
Basierend auf der aktuellen Auswahl, entweder durch eine Suche oder durch Auswahl eines Ordners/Unterordners, kann man seine technischen Informationen analysieren. Langjähriger Leser erinnern sich vielleicht, dass ich in der Vergangenheit eine solche statistische Analyse durchgeführt habe.
Solche Informationen können dabei helfen, veraltete Objektive oder Ausrüstungsgegenstände zu identifizieren bzw die Teile zu identifizieren, die regelmäßig verwenden werden um so den Inhalt des Foto-Rucksacks zu optimieren. In der Vergangenheit bot Excire ein solches Tool bereits als separates Produkt an. Jetzt ist es in Excire Foto enthalten.
Hier haben wir die anderen Auswahlkriterien für die Erstellung solcher Diagramme sowie ein Diagramm, das meine Bilder sortiert nach Bildern pro Objektiv und Kamera zeigt, während das obige Diagramm die Gesamtbilder pro Kamera gruppiert nach verwendetem Objektiv zeigt. Diese Informationen geben einen tollen Einblick in Ihr Archiv.
Wer mehr über eine bestimmte Funktion erfahren möchten, kann mir im Kommentarbereich unten einen Kommentar hinterlassen. Vielleicht ist das ein passendes Thema für einen kommenden Beitrag.
Werbung wegen Verlinkung:
Die Software ist auf der Excire-Website verfügbar.
Der UVP der Software beträgt 189€, aber ein zeitlich begrenzter Einführungsrabatt reduziert den Preis auf 149€. Darüber hinaus können bestehende Benutzer von Excire Foto 2022 für 59€ ein Upgrade auf Excire Foto 2024 durchführen. Eine 14-tägige Testversion steht ebenfalls zum Download bereit.
Haftungsausschluss: Für diese Rezension habe ich eine kostenlose Rezensionslizenz erhalten, aber niemand hat Einfluss auf den Inhalt oder die Richtung dieser Rezension genommen. Die Bewertung basiert vollständig auf meinem eigenen Arbeitsablauf und meinen eigenen Anforderungen.
In den letzten Wochen bekam ich ein paar Fragen zu Excire Search, der Lightroom-Plugin-Version von Excire Foto. Nach der Veröffentlichung von Excire Foto 2024 wollte man wissen, ob und wann eine aktualisierte Version des Lightroom-Plugins verfügbar sein würde, da nur die 2022-Version des Plugins verfügbar war. Leider hatte ich bisher keine Informationen darüber. Aber heute habe ich spannende Neuigkeiten für Euch: Ab heute ist das Update verfügbar und bringt alle Funktionen der 2024-Standalone-Version in Lightroom.
