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优秀的照片管理工具 - immich ​

Immich 的优秀无须多说，相比一些自带的相册应用，immich 已经很成熟了人脸识别，自然语言搜索，支持中文，支持多账户等等，该有的功能也都有。尤其是目前 fnOS 自带的相册功能也比较基础，使用 immich 来替代自带的相册也会是大多数人的选择。之前我也写过在 Unraid、群晖上的安装教程，具体可以看：

在 fnOS 上安装 immich 和群晖上没什么区别，但为了方便 fnOS 用户安装，我还是决定再写一篇如何在 fnOS 上安装 immich 的教程。有英文阅读能力的，建议跟着 官网教程 走一遍。

值得注意的是，fnOS 的 docker 版本比较新，目前为 Docker version 26.0.0，而 Unraid 6.12.13 的 docker 版本为 Docker version 24.0.9。所以在 Unraid 和群晖上出现的 Docker 参数 start_interval 不支持的问题，在 fnOS 上不会出现，这一点也方便很多。

建立共享文件夹 ​

按照下图所示建立文件夹。

  • /docker/immich：Compose 配置文件夹
  • /docker/immich/db：数据库文件夹
  • /photos：保存照片文件夹

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文件夹的实际路径也可以在文件夹上右击 -> 选择 详细信息 -> 复制原始路径 得到。

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准备配置文件 ​

提示

  • 配置文件中的 vol1 表示 存储空间 1，需要和上面建立的文件夹的实际路径保持一致。
  • 配置文件中的 1000 为当前用户的 User ID。

下载配置文件 docker-compose.yml 和 example.env。docker-compose.yml 不需要修改，example.env 需要修改其中的：

  • UPLOAD_LOCATION：照片上传位置，也就是保存照片的文件夹。
  • DB_DATA_LOCATION：数据库保存位置。
  • TZ：时区，国内可以修改为 Asia/Shanghai。
yml
# You can find documentation for all the supported env variables at https://immich.app/docs/install/environment-variables

# The location where your uploaded files are stored
UPLOAD_LOCATION=/vol1/1000/photos
# The location where your database files are stored
DB_DATA_LOCATION=/vol1/1000/docker/immich/db

# To set a timezone, uncomment the next line and change Etc/UTC to a TZ identifier from this list: https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones#List
TZ=Asia/Shanghai

# The Immich version to use. You can pin this to a specific version like "v1.71.0"
IMMICH_VERSION=release

# Connection secret for postgres. You should change it to a random password
# Please use only the characters `A-Za-z0-9`, without special characters or spaces
DB_PASSWORD=postgres

# The values below this line do not need to be changed
###################################################################################
DB_USERNAME=postgres
DB_DATABASE_NAME=immich

上传配置文件 ​

将配置文件 docker-compose.yml 和 example.env 上传到 immich 中，并将 example.env 重命名为 .env。

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通过 Compose 安装 immich ​

在 fnOS 的 Docker 中创建 Compose 项目，路径选择 /docker/immich，使用现有配置文件创建项目，点击 确定。勾选 创建项目后立即启动，点击 完成。

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Compose 会自动拉取相关的 Docker 镜像，按照配置自动构建相关容器，等待完成，immich 就装好了。

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immich 的默认端口为：2283，浏览器打开 fnOS IP:2283 就能访问了。

人脸识别设置问题 ​

模型下载失败问题 ​

如果你的 immich 人脸识别不生效，可能是由于人脸识别模型 buffalo_l 下载失败，可以尝试使用下面的两种（任选一种）办法解决。

方法一：使用 git 命令拉取模型 ​

使用 SSH 登录 fnOS，并切换到 root 用户。cd 进入到 immich 模型的路径下面。如果你的 docker 安装在 存储空间 1 上面，那么模型的路径就应该是：

sh
# 进入到 immich  模型路径
cd /vol1/docker/volumes/immich_model-cache/_data/facial-recognition
# 使用 git 命令拉取模型
git clone https://huggingface.co/immich-app/buffalo_l

拉取完成之后，重新运行人脸识别任务。

方法二：手动上传模型 ​

下载 buffalo_l 模型 到本地，使用 fnOS 自带的文件管理器，切换到管理员视角，将 zip 文件上传到 immich 模型的路径下面。

如果你的 docker 安装在 存储空间 1 上面，那么模型的路径就应该是：

sh
/vol1/docker/volumes/immich_model-cache/_data/facial-recognition

上传完成之后，解压 zip，重新运行人脸识别任务。

container name 不一致问题 ​

container name 不一致也有可能导致人脸识别失败。

在 immich 后台，点击头像 -> 管理 -> 设置 -> 机器学习设置，确认 机器学习的 URL 为：

sh
http://immich_machine_learning:3003

这里的 immich_machine_learning 需要和 yml 配置文件中的机器学习容器的 container name 一致。

目前默认为：http://immich-machine-learning:3003。

修改后 保存，在 任务 中重新运行 人脸检测。

支持中文的智能搜索 CLIP 模型 ​

Immich 目前已经支持直接修改模型名称，保存之后，即可自动拉取模型。只要你的模型名称和网络都没问题，直接改模型名称即可，不需要手动拉模型了。

目前比较推荐的是这个支持中文的 CLIP 大模型：XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus。

在 immich 后台 管理 -> 设置 -> 机器学习设置 -> 智能搜索 -> CLIP 模型 中粘贴上面的模型名称，点击保存。之后在 任务 中重新运行 智能搜索 任务。