片刻桌面版：把几百张照片先自动分好组，再慢慢挑

片刻桌面版：把几百张照片先自动分好组，再慢慢挑如果你拍过活动、人像、旅行或者一场普通的周末出门，大概率都会遇到一个很现实的问题：拍的时候很爽，回家选图的时候开始头大。一张照片不好选，几百张更不好选。连拍里有十几张表情差不多的，构图差一点点的，焦点有点飘的，曝光不太稳的。你明明只是想挑出几十张能用

片刻桌面版：把几百张照片先自动分好组，再慢慢挑

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片刻桌面版：把几百张照片先自动分好组，再慢慢挑

如果你拍过活动、人像、旅行或者一场普通的周末出门，大概率都会遇到一个很现实的问题：拍的时候很爽，回家选图的时候开始头大。

一张照片不好选，几百张更不好选。连拍里有十几张表情差不多的，构图差一点点的，焦点有点飘的，曝光不太稳的。你明明只是想挑出几十张能用的，结果一打开文件夹就像在翻一座小山。

片刻桌面版就是为这个场景做的。你把照片文件夹丢进去，它先帮你把相似照片自动分组，再提前筛掉一些明显质量不太行的图。后面你只需要在左右对比界面里选更喜欢的那张，像给照片打擂台一样，一组一组过，最后胜出的照片会整理到结果文件夹里。

官网在这里：https://pianke.moeuu.cn

项目仓库在这里：https://github.com/xishouyunxing/pianke-desktop

也要先说明一下：这个项目是基于原项目二次开发来的，不是从零开始造轮子。原作者的项目地址是：https://github.com/zhaoyue4810/pianke.git。如果你对最初的选片思路感兴趣，很建议也去看看原项目。

它主要解决什么问题

片刻不是修图软件，也不是网盘相册。它更像是一个“选片前置整理器”。

它做的事情可以拆成三步：

扫描文件夹
读取照片、EXIF、文件格式和伴随文件，比如 RAW+JPG+XMP。
自动分组和预筛
把相似连拍、同场景、相近构图的照片分到一起，同时根据清晰度、曝光、人脸、质量分等信号做初步判断。
左右对比选胜出图
你不用在整个文件夹里来回翻，只需要在同一组里比较，选出更好的那张。

这种流程特别适合这些场景：

活动拍摄，一次回来几百上千张
人像写真，同一个动作、表情、构图拍了很多张
婚礼、会议、舞台、运动等大量连拍场景
旅行照片整理，不想一张张手动翻
RAW+JPG 双格式拍摄，需要伴随文件一起归档

如果你平时最痛苦的不是修图，而是“从一堆差不多的照片里挑出能用的”，那它就比较对味。

三个模式怎么选

片刻现在有三个模式：Fast、Expert、Tycoon。名字看起来有点中二，但逻辑其实很简单。

模式	是否需要联网	是否需要本地模型	适合谁
Fast	不需要	不需要	大多数日常选片、快速整理、连拍归类
Expert	不需要	需要官方 ONNX 组件	人像、活动、婚礼等更依赖语义和人脸判断的场景
Tycoon	需要	需要 Expert 组件和 AI API	希望远程 AI 给出更像人话的判断理由

Fast：安装就能用

Fast 模式是最推荐新手先试的模式。它不需要下载模型，也不需要联网。安装软件后选择文件夹，就可以开始分析。

它主要依赖本地算法，比如：

感知 hash，用来判断图片整体是否相似
HSV 颜色特征，用来辅助判断同场景
清晰度、曝光、边缘、构图等质量信号
OpenCV ORB，用来增强相似画面和重复场景的匹配
RAW/HEIC/JPG/PNG/WebP/TIFF 等常见格式读取

简单说，Fast 模式适合“先把照片堆整理得没那么乱”。它不是审美裁判，但足够帮你把大量重复照片压缩成更好处理的一组组候选。

Expert：本地模型增强判断

Expert 模式会用本地 ONNX 模型做更强的判断。它不需要联网，但需要安装官方 Expert 组件。

目前标准组件大约 423 MB，主要包含：

DINOv2：用于语义相似度和更稳的场景分组
InsightFace：用于人脸检测、ArcFace embedding、人脸相关质量信号
68 点 landmark：用于更细的人脸状态判断

另外还有一个可选的质量模型扩展包，体积更大，约 1.1 GB，用于补充 MUSIQ、CLIP-IQA+、NIMA 等质量/审美信号。

这里我做了拆包：不是一上来就让用户下载一个超大的完整包，而是把“能让 Expert/Tycoon 本地分组跑起来”的标准组件和“更重的质量模型扩展”分开。这样第一次试用的门槛会低一点。

Tycoon：在 Expert 基础上接远程 AI

Tycoon 模式可以理解成“Expert 本地分组 + 远程 AI 判断”。本地先把照片分好组、提取质量和人脸信号，再把候选信息交给 OpenAI Chat Completions、OpenAI Responses 或 Anthropic Messages 兼容接口。

它适合想要 AI 给出文字理由的用户，比如：

“这张闭眼概率更高”
“这张曝光更稳”
“这张主体更清楚”
“这张更适合作为保留图”

不过要注意，Tycoon 真实远程调用需要用户自己配置 API。仓库里默认做的是 mock 流程验收，不会偷偷访问真实服务商。

RAW+JPG 用户会比较舒服

很多摄影用户会开 RAW+JPG 双拍。普通整理工具最容易出的问题是：你移动了 JPG，RAW 还留在原文件夹里，或者 XMP 调色文件没跟着走。

片刻这里专门处理了 companion 文件：

RAW 作为 primary
同名 JPG 作为 analysis 图
XMP 等 sidecar 跟随归档
copy/move 时伴随文件一起处理
move 后支持撤销和重开

RAW 支持目前走的是 embedded JPEG preview，也就是优先读取 RAW 文件里自带的预览图，不做 LibRaw demosaic。这样速度更快，也更适合选片阶段。HEIC/HEIF 在 Windows 上优先走系统 WIC codec，如果系统没装 HEIF/HEVC 扩展，会给出清楚的跳过原因，而不是让任务直接崩掉。

选完还能直接加相机参数水印

选片只是第一步。很多人选完图之后，还想顺手做一批分享图，比如底部带相机型号、镜头、焦距、光圈、快门、ISO 的那种。

片刻内置了水印模块，可以从胜出照片直接进入批量水印流程。

水印能力包括：

模板列表
单张预览
批量导出
导出状态
取消任务
打开输出目录

现在的水印模板已经能覆盖基础相机参数风格、毛玻璃、杂志风、相机回放风等方向。视觉上还可以继续打磨，但功能链路已经能从选片结果一路串到批量导出。

这版为什么要重构成 Rust-only

原项目主要是 Python 路线，开发和验证都很方便。但如果要做成面向普通用户的桌面安装包，Python runtime、依赖环境、模型组件、启动方式都会变成门槛。

这次二开重构的一个核心目标就是：

最终用户安装包里不带 Python runtime，默认启动 Rust 后端，Fast + 水印安装即用。

当前技术结构大概是这样：

Tauri 2 桌面壳
  ├─ Vue 3 前端界面
  ├─ Rust 本地 HTTP 后端
  │   ├─ Fast 图片分析
  │   ├─ OpenCV ORB
  │   ├─ RAW/HEIC 读取
  │   ├─ 水印导出
  │   ├─ Expert ONNX 推理
  │   ├─ Tycoon provider 配置
  │   └─ 软件更新 / 组件管理
  └─ NSIS Windows 安装包

本地模型组件是怎么管理的

为了不让基础安装包变得太大，模型没有直接塞进安装包，而是走组件包。

标准 Expert 组件默认地址：

https://pianke.moeuu.cn/pianke/components/expert/onnx-v1/component.json

可选质量模型扩展默认地址：

https://pianke.moeuu.cn/pianke/components/expert-quality/onnx-v1/component.json

组件 manifest 会记录文件大小和 SHA-256，安装时会下载、校验、落盘。前端组件管理页会展示安装状态、包体大小、能力项、错误原因，也支持删除后重装。

对普通用户来说，可以先只用 Fast；如果后面需要更强的人脸和语义分组，再装 Expert 标准组件；如果还想要更细的质量模型，再装质量扩展。

软件更新怎么做

这版没有做静默自动更新，而是更保守一点：软件启动后读取官网的 latest.json，如果远端版本号高于当前版本，就在首页显示一个“有新版本”的小按钮。

更新清单大概长这样：

{
  "version": "0.3.0",
  "url": "https://pianke.moeuu.cn/pianke/desktop/片刻桌面版_0.3.0_x64-setup.exe",
  "notes": "Expert 拆分为标准组件与可选质量模型扩展，降低首次下载体积；附加组件管理增加包体说明和能力状态；继续完善 Rust-only Fast、水印、Expert 本地模型与更新检测体验。",
  "published_at": "2026-06-02"
}