imagicに必要なもの、そしてセレクトの速さ

最小要件と推奨要件

Intel Mac向けには軽量版のビルド（431 MBではなく111 MB）を提供しています。PyTorchがIntel macOS向けに提供されなくなったため、PyTorchとONNX Runtimeを含みません。読み込み、AIセレクト、編集、RAW現像、書き出しはすべて動作します。これらのライブラリを必要とする追加機能（AIによる被写体マスク、任意の知覚品質スコア、写真のキャプション、アクション被写体モードでのポーズによるグループ化）は、WindowsとApple siliconのみの対応です。

メモリに関する注記：9790枚のライブラリでは、1.3のサムネイル修正の後で、アプリは約4.8 GBを使用しました。このため、大きなカタログでは16 GBを推奨し、一回の撮影分なら8 GBで足ります。

実測のセレクト速度

24〜27MPのカメラで撮ったRAWファイル100枚あたりの秒数。下のテストPCでの値です。小さいほど速いです。2000枚の結婚式の撮影なら、この20倍です。

このマシンでは、2000枚の撮影なら、読み込みに約2.4分、分析して採用・要確認・除外に仕分けするのに約12.8分かかります。遅いのは書き出しです。書き出す写真は一枚ごとにフルサイズのRAW現像で、一枚あたり約6.0秒かかりますが、通常は書き出すのは採用した写真だけです。

100枚あたりの秒数、セットごとに3回実行した中央値です。実行中、PCは普段どおり使われており（バックグラウンドでブラウザー、音楽、Androidエミュレーター）、結果にはばらつきがありました。24 MPのセットのAI分析は、100枚あたり23.5〜39.7秒の範囲でした。ピーク時のメモリ：27MPのファイルをエクスポートする間は約2.2GB、解析ワーカーは300MB未満。

テストに使ったPC

測定方法

• パイプライン：imagic 1.4.4（次のアップデートで搭載される、目ごとの目つぶりチェックを含む）を使用し、CLIやMCPサーバーが動かすものと同じ、imagic独自のヘッドレスパイプラインで、新しい空のライブラリ内で各段階の開始から終了までを計測しました。デフォルト設定で、被写体は「人物」、任意の知覚スコアとキャプションはオフ、出荷時のままです。
• 読み込みは、各ファイルを読み取り、プレビューとメタデータを抽出し、ライブラリに追加します。
• AI分析は、すべての写真を採点し（シャープネス、露出、ノイズ、構図、顔と目）、連写とほぼ同じコマをグループ化して、採用・要確認・除外を判断します。
• 書き出しは、セット内のすべての写真（採用分だけでなく、一枚ごとの処理コストを全体で測るため）を、imagic内蔵のRAWエンジンで、デフォルト設定のフルサイズJPEGに書き出します。
• 24〜27MPのRAW、公開サンプル: raw.pixls.usにある五つのパブリックドメイン（CC0）のサンプルRAWから作った100ファイル。Sony A7 III（ARW、24MP）、Nikon D750（NEF、24MP）、Canon EOS 6D Mark II（CR2、27MP）、Fujifilm X-T3（RAF、26MP）、Canon EOS Rebel SL3（CR3、24MP）から一つずつで、それぞれを20回ずつコピーしています。同じ五つのファイルは誰でもダウンロードして再現できます。imagicはコピーを正しく重複としてまとめ、それぞれ一つを残しますが、すべてのファイルを採点はします。
• 10MPのSony ARW、実際の撮影一回分: 旅行の一日に撮った、APS-Cクロップモード（10MP、一枚あたり21MB）の非圧縮Sony A7 III RAW、40枚。人物、街並み、風景が含まれるので、顔と目のチェックが実際に働きます。
• 含まれないもの：初回使用時の一度きりのモデルのダウンロードと、確認に費やす時間。

実際の数値は、プロセッサ、カメラの解像度、ディスクによって変わります。書き出し時間は解像度とともに増え、このPCでは10 MPのファイルで2.1秒、24〜27 MPのファイルで6.0秒でした。45〜60 MPならもっとかかると見てください。Macではまだ計測しておらず、Apple siliconの数値は、実機で測定でき次第、日付とともにここに追加します。