PicQuery
支持自然语言的离线图像搜索工具
PicQuery是一款完全离线运行的图像搜索工具，可让用户用自然语言搜索本地图像，如“桌子上的笔记本电脑”或“海边的日落”。支持中英文搜索，无内购，并保证隐私安全。首次启动时需要等待索引完成，之后可在1秒内搜索8000多张照片。基于OpenAI的CLIP模型，通过向量比较提供高效准确的搜索结果。适用于Android设备，资源可通过Google Play或官方网站获取。
PicQuery 项目介绍
PicQuery 是一个帮助用户使用自然语言搜索本地图片的应用程序，并且可以完全脱机运行。它的设计灵感来源于 Queryable 应用程序，主要优点包括不涉及隐私问题，支持中英文搜索，且完全免费没有任何应用内购买功能。
项目功能特色
- 完全离线运行：用户无需担心隐私外泄，因为图片的索引和搜索均在本地设备上进行。
- 快速响应：在搜索8000张以上的照片时，结果呈现时间少于1秒。
- 首次启动索引：用户打开应用程序时需要进行一次索引操作，此后便可以立即进行搜索。
安装使用指南
用户可以通过以下方式获取PicQuery应用：
- Google Play：在Google Play上搜索“PicQuery”即可下载。
- APK 下载：用户也可以从项目的GitHub发布页直接下载APK安装包。
对于iOS用户，则可以参考 Queryable 应用程序，该应用为PicQuery提供了灵感。
实现原理
PicQuery 应用程序依托于OpenAI的CLIP模型实现图像搜素功能。其工作流程如下：
- 将要搜索的图像使用图像编码器编码为向量，并存储在数据库中。
- 用户输入的搜索文本同样被编码为向量。
- 比较文本向量和图像向量之间的相似度，选出相似度最高的前几张图像作为查询结果。
构建与运行
构建项目需要获取量化后的CLIP模型文件。用户可以按照项目提供的jupyter notebook脚本逐步运行，当完成后会在./result目录中得到所需的模型文件：
clip-image-int8.ortclip-text-int8.ort
用户可以直接将这些文件放入应用程序目录的app\src\main\assets下即可运行。
鸣谢
PicQuery 的开发得到了一些开发者社区的支持与帮助，特别感谢以下贡献者：
版权声明
PicQuery 项目是一个开源软件，根据MIT许可证发布，保留所有权利。
总体而言，PicQuery 是一个实用性强且简单易用的图片搜索工具，特别适合重视隐私的用户。
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