digiKam: Tags und Gesichter automatisch per KI vergeben
digiKam vergibt Stichwörter (Tags) auf Wunsch automatisch, erkennt Gesichter und bewertet die Bildqualität. Die KI dafür läuft komplett auf Deinem Rechner, Deine Fotos landen in keiner Cloud. Die automatische Verschlagwortung gibt es seit digiKam 8.3 vom März 2024. Seit Version 8.6 arbeitet sie mit neuen Modellen und ist schneller. Damit alles klappt, brauchst Du eine passende Version und die KI-Modelle.
Was die KI in digiKam erledigt
digiKam ist eine kostenlose Open-Source-Fotoverwaltung für Linux, Windows und macOS. Die KI-Funktionen nutzen neuronale Netze, die digiKam über das Framework OpenCV ausführt:
- Auto-Tags: digiKam erkennt Objekte, Tiere, Pflanzen und Szenen und legt passende Stichwörter an.
- Gesichtserkennung: Das Programm findet Gesichter und ordnet sie Personen zu, sobald Du ein paar Gesichter benannt hast.
- Bildqualität: Eine Analyse bewertet Schärfe, Rauschen und Belichtung oder die Ästhetik eines Fotos.
- Werkzeuge: Die Rote-Augen-Korrektur und das automatische Drehen nach Bildinhalt arbeiten ebenfalls mit KI.
Laut Handbuch schicken diese Funktionen keine Daten ins Internet. Eine Ausnahme ist die optionale Übersetzung der Stichwörter, dafür nutzt digiKam einen Online-Übersetzungsdienst. Alle Menüs und Einstellungen beschreibt das digiKam-Anwenderhandbuch ausführlich.
digiKam installieren: AppImage, Flatpak oder Paket
Die aktuelle Version ist digiKam 9.1.0 vom Juni 2026. Auf der Download-Seite von digiKam gibt es ein AppImage für Linux (ab glibc 2.31), Installer für Windows 10 und neuer sowie Pakete für Macs mit Apple Silicon oder Intel-Prozessor. Das AppImage machst Du nach dem Download ausführbar und startest es:
chmod +x digiKam-*-Qt6-x86-64.appimage
./digiKam-*-Qt6-x86-64.appimageBequemer ist Flatpak, Flathub bietet digiKam ebenfalls in Version 9.1.0 an. Wie Flatpak grundsätzlich funktioniert, erklärt der Beitrag Flatpak-Apps installieren, entfernen und verwalten.
flatpak install flathub org.kde.digikam
flatpak run org.kde.digikamVorsicht beim Paket aus den Paketquellen: Ubuntu 24.04 und das darauf basierende Linux Mint 22 liefern digiKam 8.2 aus. Diese Version kennt noch keine automatische Verschlagwortung. Ubuntu 26.04 bringt digiKam 9.0 mit. Nutzt Du Mint 22, greifst Du deshalb zum Flatpak oder zum AppImage.
KI-Modelle beim ersten Start herunterladen
Die neuronalen Netze stecken nicht im Programm selbst. Beim ersten Start fragt digiKam, ob es die Modelldateien vom Server des Projekts laden soll. Ohne diese Dateien funktionieren Auto-Tags, Gesichtserkennung und Qualitätsanalyse nicht.
Hast Du den Dialog übersprungen, holst Du den Download unter Einstellungen → digiKam einrichten → Verschiedenes → System nach. Dort lädst Du die benötigten Binärdaten herunter. Alte, nicht mehr benötigte Modelle räumt digiKam nach einem Update selbst auf.
Mit digiKam 8.3 umfasste der Download im März 2024 fünf Dateien mit zusammen rund 435 MByte. Im Test dauerte das damals eine ganze Weile, danach musste digiKam neu gestartet werden. Heute sind die Modelle größer: Allein EfficientNet B7 für die Auto-Tags belegt rund 250 MByte.
Eine Grafikkarte mit OpenCL-Unterstützung beschleunigt die Analyse. Unter Verschiedenes → System kannst Du die OpenCL-Beschleunigung für KI-Modelle testen und abschalten. Das hilft, wenn digiKam wegen unvollständiger Grafiktreiber abstürzt.
Tags mit KI automatisch hinzufügen
Für die automatische Verschlagwortung gibt es drei Wege:
- Links in der Seitenleiste öffnest Du den Reiter Stichwörter, wählst Alben aus und klickst auf Durchsuchen für automatische Stichwörter.
- Unter Extras → Wartung hakst Du Auto-tags Assignment an. So bearbeitet digiKam die ganze Sammlung im Hintergrund.
- In der Stapelverarbeitung baust Du die automatische Stichwortzuweisung als Werkzeug in einen Arbeitsablauf ein.
In den Einstellungen wählst Du das Modell. Standard ist EfficientNet B7, das rund 1.000 Objekte und Szenen kennt. YOLOv11 Nano ist schneller und braucht weniger Speicher, YOLOv11 XLarge eignet sich für starke Rechner. Beide YOLO-Modelle erkennen 80 Objektklassen. Die Genauigkeit steht ab Werk auf 7. Niedrigere Werte finden mehr Objekte, liefern aber auch mehr Fehltreffer.
Außerdem legst Du fest, ob digiKam alle Bilder durchsucht oder nur solche ohne automatische Stichwörter. Mit Aktualisieren kommen neue Tags dazu, Existierende ersetzen tauscht die bisherigen Auto-Tags aus. Deine eigenen Stichwörter bleiben in beiden Fällen unangetastet.
Die Ergebnisse landen im Stichwortbaum unter auto, getrennt von Deinen manuellen Tags. Die Erkennung ist nicht fehlerfrei, prüfe die vorgeschlagenen Stichwörter deshalb. Danach findest Du über die Suche zum Beispiel alle Fotos mit einem Vogel, einem Ball oder einem Auto. Ob die Tags zusätzlich in die Bilddateien geschrieben werden, hängt von Deinen Metadaten-Einstellungen ab.
Gesichter erkennen und Personen zuordnen
Die Gesichtserkennung startest Du im Reiter Personen mit Nach Gesichtern suchen. Für den ersten Lauf passt die Voreinstellung Neue Bilder absuchen. Gefundene Gesichter landen zunächst unter Unbekannt.
Jetzt bist Du dran: Tippe bei einigen Gesichtern in das Feld Wer ist das? einen Namen ein und bestätige. Oft reicht ein Gesicht pro Person. Danach schlägt digiKam bei weiteren Fotos passende Personen vor. Lehnst Du einen Vorschlag ab, merkt sich das Programm das und zeigt den nächstbesten Treffer. Mehrere Durchläufe verbessern das Ergebnis, etwa bei Kinderfotos aus verschiedenen Jahren.
Seit Version 8.6 nutzt digiKam das Modell YuNet zum Finden und SFace zum Vergleichen von Gesichtern. Der Detektor findet auch Tiergesichter, Statuen und Gemälde. Willst Du das nicht, erhöhst Du in den Einstellungen die Genauigkeit der Erkennung oder entfernst einzelne Treffer.
Fotos nach Qualität sortieren
Die Bildqualitäts-Analyse findest Du im Reiter Markierungen und unter Extras → Wartung. Sie bewertet Fotos auf zwei Arten: klassisch über Unschärfe, Rauschen, Belichtung und Kompression oder mit einem KI-Modell, das die Ästhetik einschätzt. Das Ergebnis setzt digiKam als Auswahlmarkierung: rot für abgelehnt, gelb für ausstehend, grün für angenommen. So siebst Du nach einer Fototour unscharfe Aufnahmen schnell aus.
Für Bearbeitungen jenseits des eingebauten Bildeditors greifst Du zu GIMP, etwa um einen Rahmen um einen Bereich im Bild zu ziehen.
Rückblick: Was digiKam 8.3 im März 2024 brachte
Die automatische Verschlagwortung kam mit digiKam 8.3. Dafür wird ein neuronales Netzwerk für Deep Learning benutzt. Die Funktion entstand ab Sommer 2023 in einem Projekt des Google Summer of Code, hier findest Du genaue Details. Damals saß sie unter Extras → Wartung → Auto tags und als Werkzeug im QueueManager. Ebenfalls neu waren ein Werkzeug, um Metadaten aus einem Bild oder einer JSON-Datei auf Bilder anzuwenden, und allgemeine Netzwerk-Proxy-Einstellungen. Das Team hat älteren und nicht mehr gewarteten QtAV-Framework-Code vollständig entfernt. Alle Neuerungen nennt die Ankündigung von digiKam 8.3.
Mit digiKam 8.6 im März 2025 schrieb das Team die Auto-Tags neu. Die Modelle YOLOv5 und ResNet-50 wichen YOLOv11 und EfficientNet B7, die Genauigkeit lässt sich seitdem einstellen. Auch die Schaltfläche im Reiter Stichwörter kam mit 8.6. Für Version 9.2 hat das Team eine Suche in natürlicher Sprache angekündigt. Sie arbeitet mit einem optionalen lokalen Sprachmodell von rund 1 GByte, das ebenfalls nur auf Deinem Rechner läuft.
Aktualisiert am 12.10.2026 von Henry. Fakten geprüft.
