PixTagger

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PixTagger 由 NoSystem Images 开发，自 2007 年以来一直是 Getty Images 和 iStock 的专属贡献者，已接受 57,000 张以上的照片和 9,700 多个视频片段。我们不猜测素材贡献者的需求——我们亲身经历。

四个步骤：(1) 登录并在仪表板中选择照片或视频模式。(2) 可选地输入拍摄说明（地点、模特、简介）——在拖放之前这样做，以便上下文适用于整个批次。(3) 将一批文件（或整个文件夹）拖放到上传区域——一旦文件落地，标签就会自动开始，因此没有单独的“生成”按钮：我们对每个文件运行视觉 AI（每段视频 3 帧），过滤 Getty 的受控词汇表，并构建标题、描述和关键词列表。(4) 在表格中查看结果，如果需要，可以内联编辑任何关键词，然后下载 CSV 或复制 Meta 的哈希标签。对于混合拍摄，运行两个批次（每个模式一个）。从上传到 CSV：通常不到 60 秒。

照片：JPG、JPEG、PNG、WEBP —— 每个文件最多 150 MB。视频：MP4、MOV、M4V —— 这些是 Getty 和 Adobe Stock 接受的格式（较长的片段会在开头、中间和结尾进行采样）。每个批次只能是一种媒体类型——在拖放文件前在仪表板中选择照片或视频模式。

不需要——直接标记即可。ProRes（包括 422 HQ）可以直接使用，并且是 Getty/iStock 的优秀主格式；大文件在浏览器中的处理时间会稍长一些。重要的是：标记你将提交的确切文件。导出的 CSV 中的文件名，包括其扩展名，必须与你上传的文件匹配——Getty 的 DeepMeta 和 qHero 通过完整文件名将行与文件匹配，因此转换后的 "clip.mp4" 将无法与你交付的 "clip.mov" 关联。标记你的实际 .mov 文件可使名称自动对齐。

可以。每次上传限制为 100 张照片或 30 个视频——视频数量较少是因为我们在发送任何内容之前会在你的浏览器中解码每段视频的三帧，这比照片调整大小更占用标签页资源。但这个限制是针对每次上传，而不是每次导出：继续上传更多批次，它们会堆叠在同一个审核屏幕上，并作为单个合并的 CSV 下载。因此，如果你有一批 200 个要上传到 Getty 的片段，分批次上传并在最后导出一个 CSV 即可。一张照片是 1 个积分，一个视频片段是 2 个积分（每个片段运行更重的多帧分析）——当勾选“多样化上下文”时分别为 2 和 3 个积分——重新上传已经包含在导出中的文件会被跳过，因此你永远不会被重复收费。

它们会，这就是“多样化上下文”的用途。在你上传单次拍摄前勾选“这些是从同一组中相似的拍摄”，这样每张文件都会知道其兄弟文件已经使用的角度，从而优先展示不同的角度——五帧相同的会议可以排名五个搜索结果，而不是共享一个。它从不发明任何东西来显得不同：显示其他内容的帧（细节、空房间、无人）会根据其自身条件进行描述，关键词仅在顺序和重点上变化，而视频中的摄像机移动术语则保持不变，因为这些是事实。每个照片花费 2 个积分，每个片段花费 3 个积分，耗时稍长，只适用于单次拍摄——在混合批次中，请关闭此选项。

可以。每个文件都会出现在结果表格中，显示其生成的标题、描述和关键词列表。点击任何关键词以删除它；输入以添加自己的关键词。更改仅适用于你下载的导出文件——你的账户历史记录仍保留原始 AI 输出，因此你可以比较或重新运行。

Adobe CSV 列：文件名、标题、关键词（最多 49 个）、类别、授权书。Getty CSV 列：文件名、创建日期、标题、描述、国家、简要代码、关键词（最多 50 个，全部来自 Getty 的官方受控词汇表）。这两种格式都是导入就绪的——可以直接将其放入 Adobe Stock 贡献者或 Getty ESP 中，无需重新格式化。

直接导出 CSV 至 Getty Images / iStock（ESP、DeepMeta 和 qHero 格式）、Adobe Stock、Shutterstock（带有类别映射到其官方列表）、Pond5 和 Dreamstime——每个都按照该市场的列布局和关键词限制构建，因此第一次导入即可正常工作。对于读取文件本身元数据的机构——Alamy、Depositphotos、123RF——下载 XMP 侧车文件，并让 Lightroom 或 Bridge 将元数据写入你的导出文件。Meta 哈希标签覆盖 Instagram、Facebook 和 X。

XMP 侧车文件是一个与你的照片同名的小 .xmp 文本文件，使用 Lightroom Classic、Bridge 和 Photo Mechanic 读取的行业标准格式携带其标题、描述和关键词。将侧车文件放在你的原始文件旁边，读取元数据到你的目录中，然后你导出的每个 JPEG 都会嵌入它——Alamy、Depositphotos 和 123RF 等机构在上传时会自动检测到它。这是以存档为中心的工作流程：你的目录是单一真实来源，而你的原始文件永远不会离开你的电脑——我们纯粹基于元数据生成侧车文件，从未看到你的全分辨率文件。

PixTagger 不只是一个“描述这张图片”的调用。我们运行一个专门针对素材市场的分层管道：一次视觉扫描生成买家导向的标题、两句话的商业描述以及按最强优先级排序的关键词列表（领先的关键词在 Adobe Stock 和 Getty 上具有最大的搜索权重）。对于视频，我们按时间顺序从每段视频中读取三帧，并进行比较以检测单帧工具错过的实际摄像机运动——缩放、平移、跟踪镜头、空中视角。第二次扫描然后将你的关键词映射到 Getty 的官方受控词汇表，并检查每个术语是否确实存在于画面中，因此你的 Getty CSV 在不使用虚构标签的情况下通过验证。我们建立在经过验证的 OpenAI 视觉模型之上，但价值在于这种特定于素材的流程——而不是原始模型。

对于每个视频文件，PixTagger 提取三个代表性帧（开始、中间、结束），对每个帧运行视觉 AI，并合并关键词。这可以捕捉单帧工具错过的动作、场景变化和故事弧线。无论长度如何，一段视频都消耗 2 个积分。三个样本点可以完全描述一个连续的动作——但有些视频确实有真正复杂的动作：一个长时间的镜头穿过场景，一项活动变成另一项，结尾揭示了某些内容，主体依次进入。对于这些批次，在上传前勾选“此批次包含复杂动作”，我们将每段视频采样五个点而不是三个，每段视频增加 1 个积分。更多的帧意味着更多的视觉证据，因此合并的关键词描述整个序列而不是三帧所落在的部分。在短片段中，如果只有一个连续动作，它不会带来任何额外效果——请关闭它。

可以——但需要分两次批次。在仪表板中选择照片模式，上传你的照片，生成照片 CSV。然后切换到视频模式，对视频执行相同操作。这符合 Getty 和 Adobe Stock 实际接受提交的方式（照片和视频分开上传），因此你在接收端也会分别上传它们。你的拍摄说明可以在两个批次之间保持一致。

是的。我们的 Getty CSV 导出使用 Getty 的官方批准关键词白名单，因此你的提交不会因无效术语而被拒绝。

不会。文件在几分钟内被处理并删除。我们从不出售、分享或使用你的图像进行训练。你的作品始终属于你。

不会。PixTagger 销售一次性积分包，而不是订阅——没有需要取消的内容，也没有每月计费。一张照片花费 1 个积分，一个视频花费 2 个积分（在多样化上下文中为 2 和 3 个积分；如果一段视频读取 5 帧而不是 3 帧，则额外增加 1 个积分），积分会保留在你的账户中直到你使用它们。

PixTagger 支持 Adobe、Shutterstock、Pond5 等主流平台，可生成适用于这些平台的 Getty 和 iStock 受控词汇关键词。

是的，PixTagger 生成的关键词经过 Getty 和 iStock 的受控词汇验证，确保符合行业标准和平台要求。

PixTagger 支持将生成的关键词导出为 CSV 文件，方便用户直接用于图像管理或元数据编辑工具中。