4.1 KiB
title: Damselfly created: 2026-06-07 updated: 2026-06-07 type: app tags: [catalogue, photos, ai, tagging, recognition, dotnet, self-hosted] confidence: high contested: false sources: [https://selfh.st/apps/?tag=Photos, https://github.com/Webreaper/Damselfly]
📸 Damselfly
Gestionnaire de photos avec tagging IA local : reconnaissance d'objets, de visages et de scènes, le tout sur votre propre machine sans envoyer vos photos dans le cloud.
📋 Informations Générales
| Attribut | Valeur |
|---|---|
| Nom | Damselfly |
| Slug | app-damselfly |
| Description | Gestionnaire de photos avec IA de tagging locale |
| Site officiel | damselfly.info |
| Repository | Webreaper/Damselfly |
| Stars | 1 769 ⭐ |
| Licence | GPL-3.0 |
| Langage principal | C#, .NET, Blazor |
| Catégorie | Photos |
| Tags | [catalogue, photos, ai, tagging, recognition, dotnet, self-hosted] |
📝 Description
Damselfly est un gestionnaire de photos complet écrit en .NET/Blazor qui mise sur l'intelligence artificielle locale pour tagger automatiquement vos photos. Concrètement, le projet embarque plusieurs modèles ML (YOLO pour la détection d'objets, modèles faciaux) et les exécute sur votre serveur — aucune photo ne quitte votre réseau.
Fonctionnalités : reconnaissance d'objets (chat, chien, voiture, arbre… 80+ catégories COCO), détection et regroupement de visages (clustering), recherche textuelle sur les tags générés, carte géographique depuis EXIF GPS, timeline chronologique, gestion des dossiers (folder-based), indexation en tâche de fond (file d'attente), support RAW étendu, intégration avec Immich/PhotoPrism pour la coexistence.
L'UI Blazor est moderne et rapide. L'avantage clé par rapport à Immich/PhotoPrism : Damselfly peut fonctionner en mode autonome (juste indexer et tagger) ou en compagnon d'un autre serveur, doublant les capacités IA.
⚠️ Hardware : la reconnaissance d'objets est consommatrice. Un GPU est fortement recommandé pour des performances acceptables, mais le CPU-only fonctionne (lentement).
🚀 Installation
Via Docker (recommandé)
# docker-compose.yml
services:
damselfly:
image: webreaper/damselfly:latest
container_name: damselfly
restart: unless-stopped
volumes:
- /mnt/photos:/photos:ro
- damselfly-data:/data
- damselfly-config:/config
ports:
- 8082:8080
# Activer GPU NVIDIA si dispo
# deploy:
# resources:
# reservations:
# devices:
# - driver: nvidia
# count: 1
# capabilities: [gpu]
Installation manuelle
Application .NET — publier via dotnet publish puis exécuter en service Windows/Linux.
⚙️ Configuration
- Dossier source : montage du dossier photos, idéalement en
:ro. - Modèles IA : téléchargés automatiquement au premier lancement (plusieurs Go).
- GPU : activer CUDA ou ROCm pour 10x à 50x d'accélération.
- Intégrations : optionnel, lien vers Immich/PhotoPrism via API.
- Reverse proxy : trivial (app web .NET).
🔗 Alternatives
- app-immich — Plus simple à déployer, IA aussi intégrée
- app-photoprism — Très mature, IA également locale
- app-immich-power-tools — Outil complémentaire à Immich
🔒 Sécurité
- Lecture seule des photos : montage
:roimpératif. - Pas d'auth utilisateur par défaut : activer via reverse proxy (BasicAuth) ou intégration.
- Surface .NET : garder l'image à jour pour les CVE.
- Stockage des tags : base SQLite locale, à sauvegarder.