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.sidenav-item { width: 64px; height: 64px; }
.sidenav-item .sn-tip {
left: 50%; translate: -50% 0;
top: auto; bottom: 58px; transform: none;
}
.sidenav-item:hover .sn-tip { translate: -50% 0; }
.sidenav-item .sn-tip::before {
right: auto; left: 50%; top: 100%; transform: translateX(-50%);
border-right-color: transparent;
border-top-color: var(--brand-blue);
border-bottom: none;
}
.sidenav-item.active::before { display: none; }
}
/* ── HEADER ── */
.site-header {
position: sticky; top: 0; z-index: 100;
backdrop-filter: blur(16px);
background: rgba(255,255,255,0.92);
border-bottom: 1px solid var(--line);
}
.nav {
min-height: 120px; display: flex;
align-items: center; justify-content: space-between; gap: 24px;
}
.nav-left { display: flex; align-items: center; gap: 36px; min-width: 0; }
.brand { display: inline-flex; align-items: center; gap: 18px; flex: 0 0 auto; }
.brand-badge {
display: inline-flex; align-items: center; justify-content: center;
padding: 14px 22px; border-radius: 18px;
background: var(--brand-navy); box-shadow: var(--shadow-brand);
border: 1px solid rgba(255,255,255,0.08);
}
.brand-badge img { height: 72px; width: auto; max-width: none; }
.brand-meta { display: flex; flex-direction: column; gap: 4px; }
.brand-name { font-size: 1.55rem; font-weight: 800; letter-spacing: -0.03em; color: var(--text); }
.brand-subtitle { font-size: 0.84rem; color: var(--text-faint); }
.nav-actions { display: flex; align-items: center; gap: 10px; }
.lang-toggle {
display: inline-flex; align-items: center; gap: 7px;
min-height: 40px; padding: 0 14px; border-radius: var(--radius-full);
font-weight: 600; font-size: 0.85rem;
border: 1px solid var(--line); background: var(--surface); color: var(--text-soft);
cursor: pointer; box-shadow: var(--shadow-sm);
font-family: "Inter", sans-serif; transition: 180ms ease;
}
.lang-toggle:hover { color: var(--brand-blue); border-color: rgba(10,91,255,0.2); }
.lang-toggle svg { flex-shrink: 0; }
.btn {
display: inline-flex; align-items: center; justify-content: center;
min-height: 46px; padding: 0 20px; border-radius: var(--radius-full);
font-weight: 600; font-size: 0.95rem; transition: 180ms ease;
border: 1px solid transparent; white-space: nowrap;
}
.btn-secondary {
background: var(--surface); border-color: var(--line);
color: var(--text); box-shadow: var(--shadow-sm);
}
.btn-secondary:hover { border-color: rgba(10,91,255,0.18); color: var(--brand-blue); }
.btn-primary {
background: linear-gradient(180deg, #0d67ff 0%, #084ce0 100%);
color: white; box-shadow: 0 14px 28px rgba(10,91,255,0.24);
}
.btn-primary:hover { transform: translateY(-1px); }
/* ── PAGE HERO ── */
.page-hero { padding: 52px 0 28px; }
.page-hero-shell {
background: linear-gradient(180deg, rgba(255,255,255,0.9), rgba(239,245,255,0.92));
border: 1px solid rgba(10,91,255,0.08);
border-radius: 28px; box-shadow: var(--shadow-md); padding: 36px;
}
.back-link {
display: inline-flex; align-items: center; gap: 8px;
font-size: 0.88rem; color: var(--text-faint); font-weight: 500;
margin-bottom: 20px; transition: color 0.15s;
}
.back-link:hover { color: var(--brand-blue); }
.eyebrow {
display: inline-flex; align-items: center; gap: 10px;
padding: 8px 14px; border-radius: var(--radius-full);
background: rgba(10,91,255,0.08); color: #1145b5;
font-size: 0.86rem; font-weight: 600; margin-bottom: 18px;
}
.page-hero h1 {
font-size: clamp(2rem, 4vw, 3.4rem); line-height: 1.02;
letter-spacing: -0.05em; margin-bottom: 14px; max-width: 16ch;
}
.page-hero p { color: var(--text-soft); font-size: clamp(1rem, 1.2vw, 1.08rem); max-width: 62ch; }
/* ── TOC ── */
.toc-strip { padding: 16px 0; }
.toc-panel {
background: rgba(255,255,255,0.7); border: 1px solid var(--line);
border-radius: 20px; padding: 14px 20px;
display: flex; flex-wrap: wrap; align-items: center; gap: 10px;
box-shadow: var(--shadow-sm);
}
.toc-panel a {
font-size: 0.88rem; font-weight: 500; color: var(--text-soft);
padding: 6px 16px; border-radius: var(--radius-full);
border: 1px solid var(--line); background: var(--surface);
transition: 180ms ease;
}
.toc-panel a:hover { color: var(--brand-blue); border-color: rgba(10,91,255,0.2); }
/* ── SECTION DIVIDER ── */
.section-divider {
width: 100%; height: 1px;
background: linear-gradient(90deg, transparent, var(--line) 20%, var(--line) 80%, transparent);
margin: 0;
}
/* ── CONTENT ── */
.content-section { padding: 20px 0 36px; }
.content-grid { display: grid; gap: 20px; }
.group-header { margin-bottom: 20px; }
.group-eyebrow {
display: inline-flex; align-items: center; gap: 10px;
padding: 6px 14px; border-radius: var(--radius-full);
background: rgba(10,91,255,0.08); color: #1145b5;
font-size: 0.82rem; font-weight: 600; margin-bottom: 12px;
}
.group-header h2 {
font-size: clamp(1.5rem, 2.4vw, 2.2rem);
line-height: 1.06; letter-spacing: -0.04em; margin-bottom: 8px;
}
.group-header p { color: var(--text-soft); font-size: 0.96rem; }
.feat-grid {
display: grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0,1fr));
gap: 16px;
}
.feat-card {
background: rgba(255,255,255,0.86); border: 1px solid var(--line);
border-radius: 20px; padding: 24px; box-shadow: var(--shadow-sm);
transition: box-shadow 0.2s, transform 0.2s;
}
.feat-card:hover { box-shadow: var(--shadow-md); transform: translateY(-2px); }
.feat-icon { width: 36px; height: 36px; margin-bottom: 14px; color: var(--brand-blue); }
.feat-icon svg {
width: 100%; height: 100%; stroke: currentColor; fill: none;
stroke-width: 1.6; stroke-linecap: round; stroke-linejoin: round;
}
.feat-kicker {
font-size: 0.74rem; font-weight: 700; text-transform: uppercase;
letter-spacing: 0.12em; color: #3b5bcc; margin-bottom: 8px;
}
.feat-card h3 { font-size: 1.04rem; line-height: 1.2; margin-bottom: 8px; letter-spacing: -0.02em; }
.feat-card p { color: var(--text-soft); font-size: 0.91rem; line-height: 1.65; }
.feat-tag {
display: inline-block; margin-top: 12px;
font-size: 0.72rem; font-weight: 600; text-transform: uppercase; letter-spacing: 0.1em;
padding: 3px 10px; border-radius: var(--radius-full);
background: rgba(15,23,42,0.05); color: var(--text-faint);
}
/* ── PLUGIN CARDS ── */
.plugins-grid {
display: grid; grid-template-columns: repeat(3, minmax(0,1fr)); gap: 16px;
}
.plugin-detail-card {
background: rgba(255,255,255,0.86); border: 1px solid var(--line);
border-radius: 20px; padding: 28px; box-shadow: var(--shadow-sm);
transition: box-shadow 0.2s, transform 0.2s;
}
.plugin-detail-card:hover { box-shadow: var(--shadow-md); transform: translateY(-2px); }
.plugin-detail-icon { width: 36px; height: 36px; margin-bottom: 14px; color: var(--text-faint); }
.plugin-detail-icon svg {
width: 100%; height: 100%; stroke: currentColor; fill: none;
stroke-width: 1.6; stroke-linecap: round; stroke-linejoin: round;
}
.plugin-type {
font-size: 0.74rem; font-weight: 700; text-transform: uppercase;
letter-spacing: 0.12em; color: #3b5bcc; margin-bottom: 8px;
}
.plugin-detail-card h3 { font-size: 1.14rem; letter-spacing: -0.02em; margin-bottom: 14px; }
.plugin-detail-card p { color: var(--text-soft); font-size: 0.91rem; line-height: 1.65; margin-bottom: 8px; }
.plugin-models {
margin-top: 16px; padding-top: 14px; border-top: 1px solid var(--line);
font-size: 0.86rem; color: var(--text-soft);
}
.plugin-models strong {
display: block; font-size: 0.72rem; font-weight: 700;
text-transform: uppercase; letter-spacing: 0.1em;
color: var(--text-faint); margin-bottom: 4px;
}
.plugin-badge {
display: inline-block; margin-top: 16px;
font-size: 0.72rem; font-weight: 600; text-transform: uppercase; letter-spacing: 0.1em;
padding: 4px 12px; border-radius: var(--radius-full);
background: rgba(15,23,42,0.06); color: var(--text-faint);
}
.plugin-badge.beta { background: rgba(10,91,255,0.08); color: var(--brand-blue); }
/* ── CTA ── */
.cta-band {
padding: 28px; border-radius: 24px;
background: linear-gradient(180deg, rgba(255,255,255,0.92), rgba(235,243,255,0.92));
border: 1px solid rgba(10,91,255,0.10); box-shadow: var(--shadow-md);
display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; gap: 22px; flex-wrap: wrap;
}
.cta-band h3 { font-size: clamp(1.2rem, 2vw, 1.7rem); line-height: 1.1; margin-bottom: 6px; letter-spacing: -0.03em; }
.cta-band p { color: var(--text-soft); max-width: 52ch; }
/* ── FOOTER ── */
footer { padding: 36px 0 56px; }
.footer-inner {
border-top: 1px solid var(--line); padding-top: 28px;
display: grid; grid-template-columns: 1fr auto;
gap: 32px; align-items: start;
}
.footer-brand { display: flex; align-items: center; gap: 12px; margin-bottom: 14px; }
.footer-brand-badge { padding: 7px 12px; border-radius: 12px; background: var(--brand-navy); }
.footer-brand-badge img { height: 26px; width: auto; max-width: none; }
.footer-brand-name { font-size: 1rem; font-weight: 700; color: var(--text); }
.footer-desc { color: var(--text-faint); font-size: 0.86rem; max-width: 360px; margin-bottom: 18px; }
.footer-links { display: flex; gap: 20px; flex-wrap: wrap; margin-bottom: 18px; }
.footer-links a { font-size: 0.86rem; color: var(--text-faint); font-weight: 500; transition: color 0.15s; }
.footer-links a:hover { color: var(--brand-blue); }
.footer-legal { font-size: 0.78rem; color: var(--text-faint); }
.footer-donate { text-align: right; }
.footer-donate-label {
font-size: 0.78rem; font-weight: 700; text-transform: uppercase;
letter-spacing: 0.1em; color: var(--text-faint); margin-bottom: 8px;
}
.footer-donate p { font-size: 0.88rem; color: var(--text-soft); margin-bottom: 14px; line-height: 1.5; }
.btn-kofi {
display: inline-flex; align-items: center; gap: 8px;
min-height: 42px; padding: 0 22px;
background: #ff5e5b; color: white;
border: none; border-radius: var(--radius-full);
font-weight: 700; font-size: 0.9rem;
font-family: "Inter", sans-serif; cursor: pointer;
text-decoration: none; transition: 180ms ease;
box-shadow: 0 4px 12px rgba(255,94,91,0.22);
opacity: 0.85;
}
.btn-kofi:hover { transform: translateY(-1px); background: #ff4441; opacity: 1; }
/* ── RESPONSIVE ── */
@media (max-width: 1080px) {
.feat-grid, .plugins-grid { grid-template-columns: 1fr 1fr; }
.footer-inner { grid-template-columns: 1fr; }
.footer-donate { text-align: left; }
}
@media (max-width: 720px) {
.container { width: min(var(--container), calc(100% - 20px)); }
.feat-grid, .plugins-grid { grid-template-columns: 1fr; }
.brand-badge img { height: 52px; }
.nav-actions .btn { width: 100%; }
}
</style>
</head>
<body>
<!-- ── SIDENAV ── -->
<nav class="sidenav" aria-label="Navigazione laterale">
<a href="index.html" class="sidenav-logo" aria-label="Home">
<img src="assets/logo3.jpg" alt="OffGallery" />
</a>
<div class="sidenav-divider"></div>
<div class="sidenav-items">
<!-- Home -->
<a href="index.html" class="sidenav-item" id="sn-home">
<svg viewBox="0 0 24 24">
<path d="M3 9.5L12 3l9 6.5V20a1 1 0 0 1-1 1H15v-5h-6v5H4a1 1 0 0 1-1-1V9.5z"/>
</svg>
<span class="sn-tip" data-i18n="nav_home">Home</span>
</a>
<!-- Funzionalità -->
<a href="index.html#features" class="sidenav-item" id="sn-features">
<svg viewBox="0 0 24 24">
<rect x="3" y="3" width="7" height="7" rx="1.5"/>
<rect x="14" y="3" width="7" height="7" rx="1.5"/>
<rect x="3" y="14" width="7" height="7" rx="1.5"/>
<path d="M17.5 14v6M14.5 17h6"/>
</svg>
<span class="sn-tip" data-i18n="nav_features">Funzionalità</span>
</a>
<!-- Plugin -->
<a href="index.html#plugins" class="sidenav-item" id="sn-plugins">
<svg viewBox="0 0 24 24">
<path d="M12 2l2.5 4.5H20l-4 3.5 1.5 5.5L12 13l-5.5 2.5L8 10 4 6.5h5.5L12 2z"/>
</svg>
<span class="sn-tip" data-i18n="nav_plugins">Plugin</span>
</a>
<!-- Accesso plugin -->
<a href="index.html#beta" class="sidenav-item" id="sn-beta">
<svg viewBox="0 0 24 24">
<path d="M9 3H5a2 2 0 0 0-2 2v4m6-6h10a2 2 0 0 1 2 2v4M9 3v18m0 0h10a2 2 0 0 0 2-2V9M9 21H5a2 2 0 0 1-2-2V9m0 0h18"/>
</svg>
<span class="sn-tip" data-i18n="nav_beta">Accesso plugin</span>
</a>
<!-- Tutte le funzionalità — active su questa pagina -->
<a href="features.html" class="sidenav-item active" id="sn-allfeatures">
<svg viewBox="0 0 24 24">
<path d="M9 5H7a2 2 0 0 0-2 2v12a2 2 0 0 0 2 2h10a2 2 0 0 0 2-2V7a2 2 0 0 0-2-2h-2"/>
<rect x="9" y="3" width="6" height="4" rx="1"/>
<path d="M9 12h6M9 16h4"/>
</svg>
<span class="sn-tip" data-i18n="nav_allfeatures">Tutte le funzionalità</span>
</a>
<!-- Manuale utente -->
<a href="USER_MANUAL_IT.html" class="sidenav-item" id="sn-manual">
<svg viewBox="0 0 24 24">
<path d="M2 3h6a4 4 0 0 1 4 4v14a3 3 0 0 0-3-3H2z"/>
<path d="M22 3h-6a4 4 0 0 0-4 4v14a3 3 0 0 1 3-3h7z"/>
</svg>
<span class="sn-tip" data-i18n="nav_manual">Manuale</span>
</a>
<!-- Crediti -->
<a href="credits.html" class="sidenav-item" id="sn-credits">
<svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="1.7" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round">
<path d="M20.84 4.61a5.5 5.5 0 0 0-7.78 0L12 5.67l-1.06-1.06a5.5 5.5 0 0 0-7.78 7.78l1.06 1.06L12 21.23l7.78-7.78 1.06-1.06a5.5 5.5 0 0 0 0-7.78z"/>
</svg>
<span class="sn-tip" data-i18n="nav_credits">Crediti</span>
</a>
</div>
</nav>
<!-- ── HEADER ── -->
<header class="site-header">
<div class="container nav">
<div class="nav-left">
<a href="index.html" class="brand" aria-label="OffGallery Home">
<span class="brand-badge">
<img src="assets/logo3.jpg" alt="Logo OffGallery" width="866" height="402" loading="eager" />
</span>
<span class="brand-meta">
<span class="brand-name">OffGallery</span>
<span class="brand-subtitle" data-i18n="brand_subtitle">Catalogazione fotografica con AI locale</span>
</span>
</a>
</div>
<div class="nav-actions">
<button class="lang-toggle" id="langToggle" aria-label="Cambia lingua">
<!-- mostra la lingua di destinazione (EN quando si è in IT) -->
<svg id="flagIcon" width="22" height="15" viewBox="0 0 60 40" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
<rect width="60" height="40" fill="#012169"/>
<path d="M0,0 L60,40 M60,0 L0,40" stroke="#fff" stroke-width="8"/>
<path d="M0,0 L60,40 M60,0 L0,40" stroke="#C8102E" stroke-width="4.8"/>
<path d="M30,0 V40 M0,20 H60" stroke="#fff" stroke-width="13.3"/>
<path d="M30,0 V40 M0,20 H60" stroke="#C8102E" stroke-width="8"/>
</svg>
<span id="langLabel">EN</span>
</button>
</div>
</div>
</header>
<main>
<!-- ── PAGE HERO ── -->
<section class="page-hero">
<div class="container">
<div class="page-hero-shell">
<a href="index.html" class="back-link" data-i18n="back_home">← Torna alla homepage</a>
<div class="eyebrow" data-i18n="page_eyebrow">AI · Metadati · Ricerca · Plugin</div>
<h1 data-i18n="page_title">Tutte le principali funzionalità.</h1>
<p data-i18n="page_sub">Ogni funzionalità documentata. Nessuna promessa di marketing.</p>
</div>
</div>
</section>
<!-- ── TOC ── -->
<section class="toc-strip">
<div class="container">
<div class="toc-panel">
<a href="#install" data-i18n="toc_install">Installazione</a>
<a href="#ai" data-i18n="toc_ai">AI e analisi</a>
<a href="#metadata" data-i18n="toc_meta">Metadati e integrazione</a>
<a href="#search" data-i18n="toc_search">Ricerca e organizzazione</a>
<a href="#plugins" data-i18n="toc_plugins">Plugin</a>
</div>
</div>
</section>
<!-- ── CONTENT ── -->
<section class="content-section">
<div class="container content-grid">
<!-- INSTALLAZIONE -->
<div id="install">
<div class="group-header">
<div class="group-eyebrow" data-i18n="inst_eyebrow">Installazione</div>
<h2 data-i18n="inst_title">Operativo in pochi minuti. Nessun terminale richiesto su Windows.</h2>
<p data-i18n="inst_sub">OffGallery Manager installa tutto in automatico: Miniconda, Python, librerie, modelli AI e opzionalmente Ollama per la generazione LLM. Un doppio click è sufficiente.</p>
</div>
<div class="feat-grid">
<!-- Windows -->
<div class="feat-card" style="border:2px solid #5b6ef5;">
<div class="feat-icon">
<svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2"><rect x="2" y="3" width="20" height="14" rx="2"/><path d="M8 21h8M12 17v4"/></svg>
</div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="inst_win_kicker">Windows 10 / 11</div>
<h3 data-i18n="inst_win_title">OffGallerySetup.exe — installer guidato</h3>
<p data-i18n="inst_win_body">Scarica l'eseguibile dalla pagina Release, fai doppio click e segui il wizard in 5 schermate. Il Manager rileva la GPU (NVIDIA/AMD/CPU), seleziona automaticamente le dipendenze giuste e installa tutto senza aprire un terminale. Al termine crea un collegamento sul Desktop per avviare OffGallery.</p>
<a href="https://github.com/HEGOM61ita/OffGallery/releases/latest/download/OffGallerySetup.exe" class="feat-tag" style="display:inline-block;margin-top:8px;background:#5b6ef5;color:#fff;padding:5px 14px;border-radius:20px;text-decoration:none;font-weight:600"><svg width="13" height="13" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" style="vertical-align:middle;margin-right:6px;flex-shrink:0"><path d="M0 3.449L9.75 2.1v9.451H0zm10.949-1.6L24 0v11.4H10.949zM0 12.6h9.75v9.451L0 20.699zm10.949.001H24V24l-13.051-1.849z"/></svg><span data-i18n="inst_win_btn">⬇ Scarica OffGallerySetup.exe</span></a>
<p style="margin-top:10px;font-size:0.82rem;color:#8a90a8" data-i18n="inst_win_note">Se SmartScreen mostra un avviso: clicca "Ulteriori informazioni" → "Esegui comunque". L'avviso è dovuto all'assenza di firma EV, non a problemi di sicurezza.</p>
</div>
<!-- Linux -->
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon">
<svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2"><path d="M9 3H5a2 2 0 0 0-2 2v4m6-6h10a2 2 0 0 1 2 2v4M9 3v18m0 0h10a2 2 0 0 0 2-2v-4M9 21H5a2 2 0 0 1-2-2v-4m0 0h18"/></svg>
</div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="inst_linux_kicker">Linux</div>
<h3 data-i18n="inst_linux_title">OffGallerySetup — installer guidato</h3>
<p data-i18n="inst_linux_body">Scarica l'eseguibile, rendilo eseguibile con <code>chmod +x OffGallerySetup</code> e avvialo. Il wizard installa Miniconda, crea l'ambiente Python, installa le librerie e configura il launcher nel menu applicazioni. Nessun terminale necessario.</p>
<a href="https://github.com/HEGOM61ita/OffGallery/releases/latest/download/OffGallerySetup" class="feat-tag" style="display:inline-block;margin-top:8px;background:#5b6ef5;color:#fff;padding:5px 14px;border-radius:20px;text-decoration:none;font-weight:600"><svg width="13" height="13" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" style="vertical-align:middle;margin-right:6px;flex-shrink:0"><path d="M12 2C8.5 2 6 4.5 6 8c0 2 .9 3.8 2.3 5C7.5 14.1 7 15.5 7 17v1c0 2.2 1.8 4 4 4h2c2.2 0 4-1.8 4-4v-1c0-1.5-.5-2.9-1.3-4C17.1 11.8 18 10 18 8c0-3.5-2.5-6-6-6zm-1.5 7a1.5 1.5 0 110-3 1.5 1.5 0 010 3zm3 0a1.5 1.5 0 110-3 1.5 1.5 0 010 3z"/></svg><span data-i18n="inst_linux_btn">⬇ Scarica OffGallerySetup</span></a>
<p style="margin-top:10px;font-size:0.82rem;color:#8a90a8" data-i18n="inst_linux_note">Testato su Ubuntu 22.04+, Fedora, Arch. Richiede interfaccia grafica (X11 o Wayland).</p>
</div>
<!-- macOS -->
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon">
<svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2"><path d="M12 2C6.48 2 2 6.48 2 12s4.48 10 10 10 10-4.48 10-10S17.52 2 12 2z"/><path d="M12 6v6l4 2"/></svg>
</div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="inst_mac_kicker">macOS 12+ · Apple Silicon & Intel</div>
<h3 data-i18n="inst_mac_title">Script bash — M1/M2/M3/M4 e Intel</h3>
<p data-i18n="inst_mac_body">Esegui <code>bash installer/install_offgallery_mac_it.sh</code> dalla cartella del progetto. Lo script supporta sia Apple Silicon (Metal/MPS) che Intel. Al termine crea <code>OffGallery.app</code> in <code>~/Applications</code>, cercabile via Spotlight.</p>
<span class="feat-tag" data-i18n="inst_mac_tag">Wizard grafico in sviluppo</span>
</div>
<!-- Profili -->
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon">
<svg viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2"><path d="M12 2l3.09 6.26L22 9.27l-5 4.87 1.18 6.88L12 17.77l-6.18 3.25L7 14.14 2 9.27l6.91-1.01L12 2z"/></svg>
</div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="inst_prof_kicker">Profili di installazione</div>
<h3 data-i18n="inst_prof_title">Leggero, Completo o Personalizzato</h3>
<p data-i18n="inst_prof_body">Il wizard propone tre profili: <strong>Leggero</strong> (~14 GB — CLIP, DINOv2, Aesthetic, BioCLIP, Argos, senza Ollama), <strong>Completo</strong> (~20 GB — tutto + Ollama + qwen3-vl:8b) e <strong>Personalizzato</strong> con checkbox per ogni componente. Rilevamento GPU automatico: NVIDIA CUDA, AMD DirectML o CPU-only.</p>
</div>
</div>
</div>
<!-- AI -->
<div id="ai">
<div class="group-header">
<div class="group-eyebrow" data-i18n="g1_eyebrow">AI e analisi</div>
<h2 data-i18n="g1_title">Modelli AI locali, orchestrati in un unico sistema.</h2>
<p data-i18n="g1_sub">Tutti i modelli girano in locale. Dopo il primo download non serve più connessione internet.</p>
</div>
<div class="feat-grid">
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><circle cx="11" cy="11" r="8"/><path d="m21 21-4.35-4.35"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="ai1_kicker">SigLIP</div>
<h3 data-i18n="ai1_title">Ricerca semantica SigLIP</h3>
<p data-i18n="ai1_body">Confronta query testuali con il contenuto visivo di ogni immagine. SigLIP è multilingua nativo (400M parametri, addestrato su 10 miliardi di coppie immagine-testo): scrivi la query in italiano, inglese o altra lingua senza traduzione — nessun servizio cloud. Cerca "airone in volo al tramonto" senza tag, senza parole chiave.</p>
<span class="feat-tag">google/siglip-so400m-patch14-384</span>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><rect x="3" y="3" width="7" height="7"/><rect x="14" y="3" width="7" height="7"/><rect x="3" y="14" width="7" height="7"/><rect x="14" y="14" width="7" height="7"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="ai2_kicker">DINOv2</div>
<h3 data-i18n="ai2_title">Similarità visiva DINOv2</h3>
<p data-i18n="ai2_body">DINOv2 genera embedding visivi per la ricerca per similarità: trova immagini simili a quella selezionata e rileva near-duplicate nell'archivio.</p>
<span class="feat-tag">facebook/dinov2-base</span>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 22s8-4 8-10V5l-8-3-8 3v7c0 6 8 10 8 10z"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="ai3_kicker">BioCLIP</div>
<h3 data-i18n="ai3_title">Riconoscimento specie BioCLIP</h3>
<p data-i18n="ai3_body">Riconosce circa 450.000 specie biologiche (uccelli, mammiferi, insetti, piante, funghi) dal database TreeOfLife. Produce una gerarchia tassonomica a 7 livelli visibile nel tooltip di ogni foto. Nessun altro software di catalogazione consumer ha questa funzione.</p>
<span class="feat-tag">imageomics/bioclip</span>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M21 15a2 2 0 0 1-2 2H7l-4 4V5a2 2 0 0 1 2-2h14a2 2 0 0 1 2 2z"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="ai4_kicker">LLM Vision</div>
<h3 data-i18n="ai4_title">LLM Vision locale</h3>
<p data-i18n="ai4_body">Genera titoli, descrizioni e tag leggendo l'immagine. Il modello gira in locale (Qwen3-VL-4B o superiori via Ollama/LM Studio). Se BioCLIP ha riconosciuto una specie, il nome scientifico viene inserito automaticamente nel titolo e nei tag — il modello non lo inventa.</p>
<span class="feat-tag">Ollama / LM Studio</span>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><polygon points="12 2 15.09 8.26 22 9.27 17 14.14 18.18 21.02 12 17.77 5.82 21.02 7 14.14 2 9.27 8.91 8.26 12 2"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="ai5_kicker">Estetica</div>
<h3 data-i18n="ai5_title">Valutazione estetica</h3>
<p data-i18n="ai5_body">Punteggio estetico da 0 a 10 basato su modello addestrato su dataset fotografici. Visibile in gallery come badge sovrapposto all'immagine.</p>
<span class="feat-tag">Aesthetic Predictor</span>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M23 19a2 2 0 0 1-2 2H3a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h4l2-3h6l2 3h4a2 2 0 0 1 2 2z"/><circle cx="12" cy="13" r="4"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="ai6_kicker">MUSIQ</div>
<h3 data-i18n="ai6_title">Qualità tecnica MUSIQ</h3>
<p data-i18n="ai6_body">MUSIQ analizza la qualità tecnica percepita: nitidezza, rumore, sfocature. Punteggio separato dall'estetica, utile per scartare rapidamente gli scatti tecnici fallimentari.</p>
<span class="feat-tag">MUSIQ / pyiqa</span>
</div>
</div>
</div>
<div class="section-divider"></div>
<!-- METADATI -->
<div id="metadata">
<div class="group-header">
<div class="group-eyebrow" data-i18n="g2_eyebrow">Metadati e integrazione</div>
<h2 data-i18n="g2_title">Compatibile con i flussi di lavoro fotografici esistenti.</h2>
<p data-i18n="g2_sub">XMP, Lightroom, EXIF, geolocalizzazione offline. Nessuna rottura nel workflow.</p>
</div>
<div class="feat-grid">
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><polyline points="16 18 22 12 16 6"/><polyline points="8 6 2 12 8 18"/></svg></div>
<div class="feat-kicker">XMP</div>
<h3 data-i18n="m1_title">Sidecar XMP bidirezionale</h3>
<p data-i18n="m1_body">Importa ed esporta metadati via sidecar XMP standard. Tag, rating, descrizioni e gerarchie tassonomiche compatibili con Lightroom, Capture One, digiKam e altri. Un badge su ogni miniatura mostra se il sidecar è aggiornato, obsoleto o mancante.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><rect x="3" y="3" width="18" height="18" rx="2"/><path d="M3 9h18M9 21V9"/></svg></div>
<div class="feat-kicker">Lightroom</div>
<h3 data-i18n="m2_title">Importazione catalogo Lightroom</h3>
<p data-i18n="m2_body">Legge cataloghi .lrcat (SQLite) in sola lettura. Importa la lista file con rating, flag e label colore direttamente da Lightroom Classic, senza toccare il catalogo originale.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M14 2H6a2 2 0 0 0-2 2v16a2 2 0 0 0 2 2h12a2 2 0 0 0 2-2V8z"/><polyline points="14 2 14 8 20 8"/><line x1="16" y1="13" x2="8" y2="13"/><line x1="16" y1="17" x2="8" y2="17"/></svg></div>
<div class="feat-kicker">EXIF</div>
<h3 data-i18n="m3_title">Estrazione EXIF completa</h3>
<p data-i18n="m3_body">ExifTool estrae oltre 200 campi EXIF/IPTC/XMP: fotocamera, obiettivo, ISO, apertura, velocità, dati GPS, copyright, flash. Ricercabili e filtrabili dalla search tab.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M21 10c0 7-9 13-9 13s-9-6-9-13a9 9 0 0 1 18 0z"/><circle cx="12" cy="10" r="3"/></svg></div>
<div class="feat-kicker">GeOFF</div>
<h3 data-i18n="m4_title">Geolocalizzazione offline</h3>
<p data-i18n="m4_body">Le coordinate GPS diventano una gerarchia geografica leggibile (Continente › Paese › Regione › Città) senza API esterne. I dati GeoNames (~130.000 città) sono bundled nel software. Il risultato è ricercabile e filtrabile dalla search tab.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><line x1="18" y1="20" x2="18" y2="10"/><line x1="12" y1="20" x2="12" y2="4"/><line x1="6" y1="20" x2="6" y2="14"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="m5_kicker">Statistiche</div>
<h3 data-i18n="m5_title">Statistiche archivio</h3>
<p data-i18n="m5_body">Stats tab con distribuzione per fotocamera, obiettivo, ISO, apertura, velocità otturatore, rating e label colore. Panoramica quantitativa del proprio archivio.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M21 15v4a2 2 0 0 1-2 2H5a2 2 0 0 1-2-2v-4"/><polyline points="7 10 12 15 17 10"/><line x1="12" y1="15" x2="12" y2="3"/></svg></div>
<div class="feat-kicker">CSV</div>
<h3 data-i18n="m6_title">Export CSV</h3>
<p data-i18n="m6_body">Esporta i metadati dell'intero archivio o di una selezione filtrata in formato CSV per analisi esterne, backup leggibile o integrazione con altri strumenti.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="section-divider"></div>
<!-- RICERCA -->
<div id="search">
<div class="group-header">
<div class="group-eyebrow" data-i18n="g3_eyebrow">Ricerca e organizzazione</div>
<h2 data-i18n="g3_title">Trova qualsiasi foto in secondi.</h2>
<p data-i18n="g3_sub">Ricerca semantica, fuzzy matching, similarità visiva. 25+ formati RAW supportati.</p>
</div>
<div class="feat-grid">
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><circle cx="11" cy="11" r="8"/><path d="m21 21-4.35-4.35"/><path d="M11 8v6M8 11h6"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="s1_kicker">Ricerca</div>
<h3 data-i18n="s1_title">Ricerca combinata semantica + tag</h3>
<p data-i18n="s1_body">Combina ricerca semantica SigLIP con filtro per tag, rating Lightroom, label colore, fotocamera, obiettivo, data e posizione geografica. Tutti i filtri applicabili contemporaneamente.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M20.59 13.41l-7.17 7.17a2 2 0 0 1-2.83 0L2 12V2h10l8.59 8.59a2 2 0 0 1 0 2.82z"/><line x1="7" y1="7" x2="7.01" y2="7"/></svg></div>
<div class="feat-kicker">Fuzzy</div>
<h3 data-i18n="s2_title">Fuzzy matching sui tag</h3>
<p data-i18n="s2_body">La ricerca per tag usa fuzzy matching: trova "airone" anche se il tag scritto è "airone cenerino". Tolleranza configurabile per gestire varianti linguistiche.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><rect x="3" y="3" width="18" height="18" rx="2"/><path d="M3 9h18M3 15h18M9 3v18"/></svg></div>
<div class="feat-kicker">DINOv2</div>
<h3 data-i18n="s3_title">Ricerca per similarità visiva</h3>
<p data-i18n="s3_body">Seleziona un'immagine e cerca le visualmente simili tramite embedding DINOv2. Utile per trovare varianti dello stesso scatto o near-duplicate prima del culling.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M23 19a2 2 0 0 1-2 2H3a2 2 0 0 1-2-2V8a2 2 0 0 1 2-2h4l2-3h6l2 3h4a2 2 0 0 1 2 2z"/><circle cx="12" cy="13" r="4"/></svg></div>
<div class="feat-kicker">RAW</div>
<h3 data-i18n="s4_title">25+ formati RAW supportati</h3>
<p data-i18n="s4_body">Canon CR2/CR3, Nikon NEF/NRW, Sony ARW, Fujifilm RAF, Olympus ORF, Panasonic RW2, Pentax PEF/DNG, Leica DNG, Phase One IIQ e altri. Più JPG, PNG, TIFF, HEIC.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><circle cx="12" cy="12" r="10"/><line x1="2" y1="12" x2="22" y2="12"/><path d="M12 2a15.3 15.3 0 0 1 4 10 15.3 15.3 0 0 1-4 10 15.3 15.3 0 0 1-4-10 15.3 15.3 0 0 1 4-10z"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="s5_kicker">i18n</div>
<h3 data-i18n="s5_title">Interfaccia multilingua</h3>
<p data-i18n="s5_body">GUI disponibile in italiano, inglese, francese, tedesco, spagnolo e portoghese. Output LLM configurabile separatamente in qualsiasi lingua supportata dal modello locale.</p>
</div>
<div class="feat-card">
<div class="feat-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 20h9"/><path d="M16.5 3.5a2.121 2.121 0 0 1 3 3L7 19l-4 1 1-4L16.5 3.5z"/></svg></div>
<div class="feat-kicker" data-i18n="s6_kicker">Gallery</div>
<h3 data-i18n="s6_title">Badge visuali in gallery</h3>
<p data-i18n="s6_body">Ogni miniatura mostra fino a 6 badge sovrapposti: punteggio estetico (0-10), qualità tecnica MUSIQ (0-100), rating Lightroom (★), label colore, similarità semantica (nei risultati di ricerca). Un sesto badge indica se il sidecar XMP è aggiornato, obsoleto o mancante — senza aprire nessun dettaglio.</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="section-divider"></div>
<!-- PLUGIN -->
<div id="plugins">
<div class="group-header">
<div class="group-eyebrow" data-i18n="g4_eyebrow">Plugin</div>
<h2 data-i18n="g4_title">Un'architettura pensata per crescere.</h2>
<p data-i18n="g4_sub">Aggiungi e cambia backend LLM, integra nuove sorgenti dati — senza modificare il core dell'applicazione.</p>
</div>
<div class="plugins-grid">
<div class="plugin-detail-card">
<div class="plugin-detail-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><rect x="2" y="3" width="20" height="14" rx="2"/><path d="M8 21h8M12 17v4"/></svg></div>
<p class="plugin-type" data-i18n="pd_type_llm">Backend LLM</p>
<h3>Ollama LLM Vision</h3>
<p data-i18n="pd_ollama_1">Collega OffGallery a un server Ollama locale per la generazione di tag, titoli e descrizioni fotografiche in linguaggio naturale.</p>
<p data-i18n="pd_ollama_2">Comunicazione via API REST locale (porta 11434). Auto-discovery all'avvio se il server è attivo.</p>
<div class="plugin-models">
<strong data-i18n="pd_models_label">Modelli consigliati</strong>
Qwen3-VL-4B, LLaVA 1.6, Gemma3-4B-vision, MiniCPM-V
</div>
<span class="plugin-badge beta" data-i18n="pd_badge_beta_tester">Disponibile per beta tester</span>
</div>
<div class="plugin-detail-card">
<div class="plugin-detail-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><rect x="2" y="3" width="20" height="14" rx="2"/><path d="M8 21h8M12 17v4"/><circle cx="12" cy="10" r="2"/></svg></div>
<p class="plugin-type" data-i18n="pd_type_llm">Backend LLM</p>
<h3>LM Studio</h3>
<p data-i18n="pd_lms_1">Usa LM Studio come server locale compatibile OpenAI. Ideale per chi preferisce un'interfaccia grafica per la gestione dei modelli e la configurazione della quantizzazione.</p>
<p data-i18n="pd_lms_2">Compatibile con qualsiasi modello vision caricato in LM Studio via API locale (porta 1234).</p>
<div class="plugin-models">
<strong data-i18n="pd_models_label">Modelli consigliati</strong>
Qwen3-VL (qualsiasi dimensione), modelli GGUF vision compatibili
</div>
<p style="font-size:0.78rem; color:var(--text-soft); margin-top:4px;" data-i18n="pd_lms_credit">Plugin di Riccardo Merlotti</p>
<span class="plugin-badge beta" data-i18n="pd_badge_beta_tester">Disponibile per beta tester</span>
</div>
<div class="plugin-detail-card">
<div class="plugin-detail-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 22s8-4 8-10V5l-8-3-8 3v7c0 6 8 10 8 10z"/></svg></div>
<p class="plugin-type" data-i18n="pd_type_bio">Fotografia naturalistica</p>
<h3>BioNomen</h3>
<p data-i18n="pd_bio_1">Arricchisce i tag di BioCLIP con i nomi comuni delle specie in più lingue. Un airone cenerino identificato da BioCLIP diventa automaticamente "grey heron", "héron cendré", "Graureiher" — nei sidecar XMP, offline.</p>
<p data-i18n="pd_bio_2">I dati provengono dal database GBIF, bundled localmente. Nessuna connessione internet richiesta dopo l'installazione.</p>
<p data-i18n="pd_bio_3">Indispensabile per fotografi wildlife, botanici e naturalisti che archiviano grandi volumi di foto con soggetti biologici identificati da BioCLIP.</p>
<span class="plugin-badge beta" data-i18n="pd_badge_beta_tester">Disponibile per beta tester</span>
</div>
<div class="plugin-detail-card">
<div class="plugin-detail-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 2C8.13 2 5 5.13 5 9c0 5.25 7 13 7 13s7-7.75 7-13c0-3.87-3.13-7-7-7zm0 9.5c-1.38 0-2.5-1.12-2.5-2.5s1.12-2.5 2.5-2.5 2.5 1.12 2.5 2.5-1.12 2.5-2.5 2.5z"/></svg></div>
<p class="plugin-type" data-i18n="pd_type_geo">Dati geografici</p>
<h3>GeoNames</h3>
<p data-i18n="pd_geo_1">Scarica e indicizza il database geografico GeoNames per le nazioni selezionate. Ricerca per nome o ricava la gerarchia da coordinate GPS con precisione superiore al motore builtin.</p>
<p data-i18n="pd_geo_2">Gerarchia prodotta: <code>GeOFF|Continente|Paese|Regione|Città</code>. Il foglio finale viene aggiunto automaticamente come tag. Dati ricercabili e filtrabili dalla Search Tab.</p>
<p data-i18n="pd_geo_3">Indispensabile per chi fotografa borghi, frazioni e luoghi minori non coperti dalla geolocalizzazione builtin (~130.000 città). Con GeoNames: milioni di luoghi.</p>
<span class="plugin-badge beta" data-i18n="pd_badge_beta_tester">Disponibile per beta tester</span>
</div>
<div class="plugin-detail-card">
<div class="plugin-detail-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><circle cx="12" cy="12" r="3"/><path d="M12 2v2M12 20v2M4.22 4.22l1.42 1.42M18.36 18.36l1.42 1.42M2 12h2M20 12h2M4.22 19.78l1.42-1.42M18.36 5.64l1.42-1.42"/><path d="M5 17a5 5 0 0 1 5-5h4a4 4 0 0 1 0 8H8a3 3 0 0 1 0-6"/></svg></div>
<p class="plugin-type" data-i18n="pd_type_geo">Dati geografici</p>
<h3>NaturArea</h3>
<p data-i18n="pd_natura_1">Identifica l'area protetta (database WDPA/UNEP) e il tipo di habitat (ESA WorldCover) per ogni foto con coordinate GPS. I dati vengono scritti nel DB e nei sidecar XMP.</p>
<p data-i18n="pd_natura_2">Habitat riconosciuti: bosco, macchia, prato, coltivato, urbano, zone umide, acqua, neve e altro. Area protetta ricercata tramite database WDPA locale (~500 MB, scaricato una tantum) — nessuna API esterna.</p>
<p data-i18n="pd_natura_3">Permette di filtrare le foto per area protetta o tipo di habitat direttamente dalla ricerca.</p>
<span class="plugin-badge beta" data-i18n="pd_badge_beta_tester">Disponibile per beta tester</span>
</div>
<div class="plugin-detail-card">
<div class="plugin-detail-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M17.5 19a4.5 4.5 0 1 0 0-9H17A7 7 0 1 0 6 17.7"/><path d="M12 13v8M9 18l3 3 3-3"/></svg></div>
<p class="plugin-type" data-i18n="pd_type_geo">Dati geografici</p>
<h3>Weather Context</h3>
<p data-i18n="pd_weather_1">Recupera le condizioni meteo storiche al momento dello scatto tramite Open-Meteo: temperatura, umidità, vento, precipitazioni e condizione generale (sereno, pioggia, neve…).</p>
<p data-i18n="pd_weather_2">Le condizioni meteo sono filtrabili dalla Search Tab (es. cerca tutte le foto scattate sotto la pioggia) e visibili nelle imagecard della gallery.</p>
<p data-i18n="pd_weather_3">Richiede connessione internet al momento dell'esecuzione per interrogare l'API Open-Meteo (gratuita, no chiave). Cache locale per evitare chiamate ripetute.</p>
<span class="plugin-badge beta" data-i18n="pd_badge_beta_tester">Disponibile per beta tester</span>
</div>
<div class="plugin-detail-card">
<div class="plugin-detail-icon"><svg viewBox="0 0 24 24"><path d="M11 4H4a2 2 0 0 0-2 2v14a2 2 0 0 0 2 2h14a2 2 0 0 0 2-2v-7"/><path d="M18.5 2.5a2.121 2.121 0 0 1 3 3L12 15l-4 1 1-4 9.5-9.5z"/></svg></div>
<p class="plugin-type" data-i18n="pd_type_llm">Backend LLM</p>
<h3>Contesto Prompt</h3>
<p data-i18n="pd_prompt_1">Inietta un blocco CONTEXT personalizzato nel prompt Vision-Language per orientare il modello verso il dominio fotografico specifico dell'archivio. Senza un preset attivo il comportamento è identico al prompt standard.</p>
<p data-i18n="pd_prompt_2">Preset built-in: Archivio Naturalistico, Paesaggio e Territorio, Astrofotografia, Macro Scientifico, Subacqueo, Reportage, Commerciale, Street e Urbano. Il modello LLM locale può generare preset personalizzati direttamente dall'interfaccia.</p>
<p data-i18n="pd_prompt_3">Il preset attivo è selezionabile anche per singola elaborazione dal menu contestuale della gallery, senza modificare il preset globale.</p>
<span class="plugin-badge beta" data-i18n="pd_badge_beta_tester">Disponibile per beta tester</span>
</div>
</div>
</div>
<!-- CTA -->
<div class="cta-band">
<div>
<h3 data-i18n="cta_title">Scarica e inizia.</h3>
<p data-i18n="cta_body">Scarica OffGallery e porta la tua catalogazione fotografica in locale.</p>
</div>
<div style="display:flex;flex-direction:column;gap:10px;align-items:flex-end">
<a class="btn btn-primary" href="https://github.com/HEGOM61ita/OffGallery/releases/latest/download/OffGallerySetup.exe" data-i18n="cta_btn_win">⬇ OffGallerySetup.exe — Windows</a>
<a class="btn btn-primary" href="https://github.com/HEGOM61ita/OffGallery/releases/latest/download/OffGallerySetup" data-i18n="cta_btn_linux">⬇ OffGallerySetup — Linux</a>
<a class="btn btn-primary" href="https://github.com/HEGOM61ita/OffGallery/archive/refs/heads/main.zip" data-i18n="cta_btn_other"><svg width="12" height="14" viewBox="0 0 24 24" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" style="vertical-align:middle;margin-right:6px;flex-shrink:0"><path d="M18.71 19.5c-.83 1.24-1.71 2.45-3.05 2.47-1.34.03-1.77-.79-3.29-.79-1.53 0-2 .77-3.27.82-1.31.05-2.3-1.32-3.14-2.53C4.25 17 2.94 12.45 4.7 9.39c.87-1.52 2.43-2.48 4.12-2.51 1.28-.02 2.5.87 3.29.87.78 0 2.26-1.07 3.8-.91.65.03 2.47.26 3.64 1.98-.09.06-2.17 1.28-2.15 3.81.03 3.02 2.65 4.03 2.68 4.04-.03.07-.42 1.44-1.38 2.83M13 3.5c.73-.83 1.94-1.46 2.94-1.5.13 1.17-.34 2.35-1.04 3.19-.69.85-1.83 1.51-2.95 1.42-.15-1.15.41-2.35 1.05-3.11z" fill="white"/></svg>⬇ macOS — ZIP + script</a>
</div>
</div>
</div>
</section>
</main>
<!-- ── FOOTER ── -->
<footer>
<div class="container">
<div class="footer-inner">
<div>
<div class="footer-brand">
<span class="footer-brand-badge">
<img src="assets/logo3.jpg" alt="OffGallery" width="866" height="402" loading="lazy" />
</span>
<span class="footer-brand-name">OffGallery</span>
</div>
<p class="footer-desc" data-i18n="footer_desc">Catalogazione fotografica intelligente, offline e privata. Open source, AGPLv3.</p>
<div class="footer-links">
<a href="index.html" data-i18n="f_home">Homepage</a>
<a href="https://github.com/HEGOM61ita/OffGallery" data-i18n="f_github">GitHub</a>
<a href="USER_MANUAL_IT.html" id="footer-manual-link" data-i18n="f_manual">Manuale utente</a>
<a href="credits.html" data-i18n="f_credits">Crediti</a>
<a href="index.html#beta" data-i18n="f_beta">Accesso plugin</a>
<a href="mailto:OffGallery.AI.info@gmail.com" data-i18n="f_contact">Contatto</a>
</div>
<p class="footer-legal">© 2025 OffGallery — <span data-i18n="f_license">Licenza AGPLv3 — Software libero</span></p>
</div>
<div class="footer-donate">
<p class="footer-donate-label" data-i18n="donate_label">Supporta il progetto</p>
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<svg width="16" height="16" viewBox="0 0 24 24" fill="none" stroke="currentColor" stroke-width="2" stroke-linecap="round" stroke-linejoin="round"><path d="M18 8h1a4 4 0 0 1 0 8h-1"/><path d="M2 8h16v9a4 4 0 0 1-4 4H6a4 4 0 0 1-4-4V8z"/><line x1="6" y1="1" x2="6" y2="4"/><line x1="10" y1="1" x2="10" y2="4"/><line x1="14" y1="1" x2="14" y2="4"/></svg>
<span data-i18n="donate_btn">Supporta su Ko-fi</span>
</a>
</div>
</div>
</div>
</footer>
<script>
const T = {
it: {
brand_subtitle: "Catalogazione fotografica con AI locale",
nav_home: "Home",
nav_features: "Funzionalità", nav_plugins: "Plugin",
nav_beta: "Accesso plugin", nav_allfeatures: "Tutte le feature",
nav_manual: "Manuale",
back_home: "← Torna alla homepage",
hero_download: "Scarica OffGallery",
page_eyebrow: "AI · Metadati · Ricerca · Plugin",
page_title: "Tutte le principali funzionalità.",
page_sub: "Ogni funzionalità documentata. Nessuna promessa di marketing.",
toc_install: "Installazione",
toc_ai: "AI e analisi", toc_meta: "Metadati e integrazione",
toc_search: "Ricerca e organizzazione", toc_plugins: "Plugin",
inst_eyebrow: "Installazione",
inst_title: "Operativo in pochi minuti. Nessun terminale richiesto su Windows e Linux.",
inst_sub: "OffGallery Manager installa tutto in automatico: Miniconda, Python, librerie, modelli AI e opzionalmente Ollama per la generazione LLM. Un doppio click su Windows, un wizard grafico su Linux.",
inst_win_kicker: "Windows 10 / 11",
inst_win_title: "OffGallerySetup.exe — installer guidato",
inst_win_body: "Scarica l'eseguibile dalla pagina Release, fai doppio click e segui il wizard in 5 schermate. Il Manager rileva la GPU (NVIDIA/AMD/CPU), seleziona automaticamente le dipendenze giuste e installa tutto senza aprire un terminale. Al termine crea un collegamento sul Desktop per avviare OffGallery.",
inst_win_btn: "⬇ Scarica OffGallerySetup.exe",
inst_win_note: "Se SmartScreen mostra un avviso: clicca \"Ulteriori informazioni\" → \"Esegui comunque\". L'avviso è dovuto all'assenza di firma EV, non a problemi di sicurezza.",
inst_linux_kicker: "Linux",
inst_linux_title: "OffGallerySetup — installer guidato",
inst_linux_body: "Scarica l'eseguibile, rendilo eseguibile con <code>chmod +x OffGallerySetup</code> e avvialo. Il wizard installa Miniconda, crea l'ambiente Python, installa le librerie e configura il launcher nel menu applicazioni. Nessun terminale necessario.",
inst_linux_btn: "⬇ Scarica OffGallerySetup",
inst_linux_note: "Testato su Ubuntu 22.04+, Fedora, Arch. Richiede interfaccia grafica (X11 o Wayland).",
inst_mac_kicker: "macOS 12+ · Apple Silicon & Intel",
inst_mac_title: "Script bash — M1/M2/M3/M4 e Intel",
inst_mac_body: "Esegui <code>bash installer/install_offgallery_mac_it.sh</code> dalla cartella del progetto. Lo script supporta sia Apple Silicon (Metal/MPS) che Intel. Al termine crea <code>OffGallery.app</code> in <code>~/Applications</code>, cercabile via Spotlight.",
inst_mac_tag: "Wizard grafico in sviluppo",
inst_prof_kicker: "Profili di installazione",
inst_prof_title: "Leggero, Completo o Personalizzato",
inst_prof_body: "Il wizard propone tre profili: <strong>Leggero</strong> (~14 GB — SigLIP, DINOv2, Aesthetic, BioCLIP, Argos, senza Ollama), <strong>Completo</strong> (~20 GB — tutto + Ollama + qwen3-vl:8b) e <strong>Personalizzato</strong> con checkbox per ogni componente. Rilevamento GPU automatico: NVIDIA CUDA, AMD DirectML o CPU-only.",
cta_btn_win: "⬇ OffGallerySetup.exe — Windows",
cta_btn_linux: "⬇ OffGallerySetup — Linux",
cta_btn_other: "⬇ macOS — ZIP + script",
g1_eyebrow: "AI e analisi", g1_title: "Modelli AI locali, orchestrati in un unico sistema.",
g1_sub: "Tutti i modelli girano in locale. Dopo il primo download non serve più connessione internet.",
ai1_kicker: "SigLIP", ai1_title: "Ricerca semantica SigLIP",
ai1_body: "Confronta query testuali con il contenuto visivo di ogni immagine. SigLIP è multilingua nativo (400M parametri, addestrato su 10 miliardi di coppie immagine-testo): scrivi la query in italiano, inglese o altra lingua senza traduzione — nessun servizio cloud. Cerca \"airone in volo al tramonto\" senza tag, senza parole chiave.",
ai2_kicker: "DINOv2", ai2_title: "Similarità visiva DINOv2",
ai2_body: "DINOv2 genera embedding visivi per la ricerca per similarità: trova immagini simili a quella selezionata e rileva near-duplicate nell'archivio.",
ai3_kicker: "BioCLIP", ai3_title: "Riconoscimento specie BioCLIP",
ai3_body: "Riconosce circa 450.000 specie biologiche (uccelli, mammiferi, insetti, piante, funghi) dal database TreeOfLife. Produce una gerarchia tassonomica a 7 livelli visibile nel tooltip di ogni foto. Nessun altro software di catalogazione consumer ha questa funzione.",
ai4_kicker: "LLM Vision", ai4_title: "LLM Vision locale",
ai4_body: "Genera titoli, descrizioni e tag leggendo l'immagine. Il modello gira in locale (Qwen3-VL-4B o superiori via Ollama/LM Studio). Se BioCLIP ha riconosciuto una specie, il nome scientifico viene inserito automaticamente nel titolo e nei tag — il modello non lo inventa.",
ai5_kicker: "Estetica", ai5_title: "Valutazione estetica",
ai5_body: "Punteggio estetico da 0 a 10 basato su modello addestrato su dataset fotografici. Visibile in gallery come badge sovrapposto all'immagine.",
ai6_kicker: "MUSIQ", ai6_title: "Qualità tecnica MUSIQ",
ai6_body: "MUSIQ analizza la qualità tecnica percepita: nitidezza, rumore, sfocature. Punteggio separato dall'estetica, utile per scartare rapidamente gli scatti tecnici fallimentari.",
g2_eyebrow: "Metadati e integrazione", g2_title: "Compatibile con i flussi di lavoro fotografici esistenti.",
g2_sub: "XMP, Lightroom, EXIF, geolocalizzazione offline. Nessuna rottura nel workflow.",
m1_title: "Sidecar XMP bidirezionale",
m1_body: "Importa ed esporta metadati via sidecar XMP standard. Tag, rating, descrizioni e gerarchie tassonomiche compatibili con Lightroom, Capture One, digiKam e altri. Un badge su ogni miniatura mostra se il sidecar è aggiornato, obsoleto o mancante.",
m2_title: "Importazione catalogo Lightroom",
m2_body: "Legge cataloghi .lrcat (SQLite) in sola lettura. Importa la lista file con rating, flag e label colore direttamente da Lightroom Classic, senza toccare il catalogo originale.",
m3_title: "Estrazione EXIF completa",
m3_body: "ExifTool estrae oltre 200 campi EXIF/IPTC/XMP: fotocamera, obiettivo, ISO, apertura, velocità, dati GPS, copyright, flash. Ricercabili e filtrabili dalla search tab.",
m4_title: "Geolocalizzazione offline",
m4_body: "Le coordinate GPS diventano una gerarchia geografica leggibile (Continente › Paese › Regione › Città) senza API esterne. I dati GeoNames (~130.000 città) sono bundled nel software. Il risultato è ricercabile e filtrabile dalla search tab.",
m5_kicker: "Statistiche", m5_title: "Statistiche archivio",
m5_body: "Stats tab con distribuzione per fotocamera, obiettivo, ISO, apertura, velocità otturatore, rating e label colore. Panoramica quantitativa del proprio archivio.",
m6_title: "Export CSV",
m6_body: "Esporta i metadati dell'intero archivio o di una selezione filtrata in formato CSV per analisi esterne, backup leggibile o integrazione con altri strumenti.",
g3_eyebrow: "Ricerca e organizzazione", g3_title: "Trova qualsiasi foto in secondi.",
g3_sub: "Ricerca semantica, fuzzy matching, similarità visiva. 25+ formati RAW supportati.",
s1_kicker: "Ricerca", s1_title: "Ricerca combinata semantica + tag",
s1_body: "Combina ricerca semantica SigLIP con filtro per tag, rating Lightroom, label colore, fotocamera, obiettivo, data e posizione geografica. Tutti i filtri applicabili contemporaneamente.",
s2_title: "Fuzzy matching sui tag",
s2_body: "La ricerca per tag usa fuzzy matching: trova \"airone\" anche se il tag scritto è \"airone cenerino\". Tolleranza configurabile per gestire varianti linguistiche.",
s3_title: "Ricerca per similarità visiva",
s3_body: "Seleziona un'immagine e cerca le visualmente simili tramite embedding DINOv2. Utile per trovare varianti dello stesso scatto o near-duplicate prima del culling.",
s4_title: "25+ formati RAW supportati",
s4_body: "Canon CR2/CR3, Nikon NEF/NRW, Sony ARW, Fujifilm RAF, Olympus ORF, Panasonic RW2, Pentax PEF/DNG, Leica DNG, Phase One IIQ e altri. Più JPG, PNG, TIFF, HEIC.",
s5_kicker: "i18n", s5_title: "Interfaccia multilingua",
s5_body: "GUI disponibile in italiano, inglese, francese, tedesco, spagnolo e portoghese. Output LLM configurabile separatamente in qualsiasi lingua supportata dal modello locale.",
s6_kicker: "Gallery", s6_title: "Badge visuali in gallery",
s6_body: "Ogni miniatura mostra fino a 6 badge sovrapposti: punteggio estetico (0-10), qualità tecnica MUSIQ (0-100), rating Lightroom (★), label colore, similarità semantica (nei risultati di ricerca). Un sesto badge indica se il sidecar XMP è aggiornato, obsoleto o mancante — senza aprire nessun dettaglio.",
g4_eyebrow: "Plugin", g4_title: "Un'architettura pensata per crescere.",
g4_sub: "Aggiungi e cambia backend LLM, integra nuove sorgenti dati — senza modificare il core dell'applicazione.",
pd_type_llm: "Backend LLM", pd_type_bio: "Fotografia naturalistica", pd_type_geo: "Dati geografici",
pd_ollama_1: "Collega OffGallery a un server Ollama locale per la generazione di tag, titoli e descrizioni fotografiche in linguaggio naturale.",
pd_ollama_2: "Comunicazione via API REST locale (porta 11434). Auto-discovery all'avvio se il server è attivo.",
pd_lms_1: "Usa LM Studio come server locale compatibile OpenAI. Ideale per chi preferisce un'interfaccia grafica per la gestione dei modelli e la configurazione della quantizzazione.",
pd_lms_2: "Compatibile con qualsiasi modello vision caricato in LM Studio via API locale (porta 1234).",
pd_lms_credit: "Plugin di Riccardo Merlotti",
pd_bio_1: "Arricchisce i tag di BioCLIP con i nomi comuni delle specie in più lingue. Un airone cenerino identificato da BioCLIP diventa automaticamente \"grey heron\", \"héron cendré\", \"Graureiher\" — nei sidecar XMP, offline.",
pd_bio_2: "I dati provengono dal database GBIF, bundled localmente. Nessuna connessione internet richiesta dopo l'installazione.",
pd_bio_3: "Indispensabile per fotografi wildlife, botanici e naturalisti che archiviano grandi volumi di foto con soggetti biologici identificati da BioCLIP.",
pd_geo_1: "Scarica e indicizza il database geografico GeoNames per le nazioni selezionate. Ricerca per nome o ricava la gerarchia da coordinate GPS con precisione superiore al motore builtin.",
pd_geo_2: "Gerarchia prodotta: GeOFF|Continente|Paese|Regione|Città. Il foglio finale viene aggiunto automaticamente come tag. Dati ricercabili e filtrabili dalla Search Tab.",
pd_geo_3: "Indispensabile per chi fotografa borghi, frazioni e luoghi minori non coperti dalla geolocalizzazione builtin (~130.000 città). Con GeoNames: milioni di luoghi.",
pd_natura_1: "Identifica l'area protetta (database WDPA/UNEP) e il tipo di habitat (ESA WorldCover) per ogni foto con coordinate GPS. I dati vengono scritti nel DB e nei sidecar XMP.",
pd_natura_2: "Habitat riconosciuti: bosco, macchia, prato, coltivato, urbano, zone umide, acqua, neve e altro. Area protetta ricercata tramite database WDPA locale (~500 MB, scaricato una tantum) — nessuna API esterna.",
pd_natura_3: "Permette di filtrare le foto per area protetta o tipo di habitat direttamente dalla ricerca.",
pd_weather_1: "Recupera le condizioni meteo storiche al momento dello scatto tramite Open-Meteo: temperatura, umidità, vento, precipitazioni e condizione generale (sereno, pioggia, neve…).",
pd_weather_2: "Le condizioni meteo sono filtrabili dalla Search Tab (es. cerca tutte le foto scattate sotto la pioggia) e visibili nelle imagecard della gallery.",
pd_weather_3: "Richiede connessione internet al momento dell'esecuzione per interrogare l'API Open-Meteo (gratuita, no chiave). Cache locale per evitare chiamate ripetute.",
pd_prompt_1: "Inietta un blocco CONTEXT personalizzato nel prompt Vision-Language per orientare il modello verso il dominio fotografico specifico dell'archivio. Senza un preset attivo il comportamento è identico al prompt standard.",
pd_prompt_2: "Preset built-in: Archivio Naturalistico, Paesaggio e Territorio, Astrofotografia, Macro Scientifico, Subacqueo, Reportage, Commerciale, Street e Urbano. Il modello LLM locale può generare preset personalizzati direttamente dall'interfaccia.",
pd_prompt_3: "Il preset attivo è selezionabile anche per singola elaborazione dal menu contestuale della gallery, senza modificare il preset globale.",
pd_models_label: "Modelli consigliati",
pd_badge_beta_tester: "Disponibile per beta tester",
cta_title: "Scarica e inizia.",
cta_body: "Scarica OffGallery e porta la tua catalogazione fotografica in locale.",
f_home: "Homepage", f_github: "GitHub", f_manual: "Manuale utente",
f_credits: "Crediti", f_beta: "Accesso plugin", f_contact: "Contatto",
nav_credits: "Crediti",
f_license: "Licenza AGPLv3 — Software libero",
footer_desc: "Catalogazione fotografica intelligente, offline e privata. Open source, AGPLv3.",
donate_label: "Supporta il progetto",
donate_footer_text: "OffGallery è sviluppato nel tempo libero.<br />Una donazione fa la differenza.",
donate_btn: "Supporta su Ko-fi",
},
en: {
brand_subtitle: "Photo cataloging with local AI",
nav_home: "Home",
nav_features: "Features", nav_plugins: "Plugins",
nav_beta: "Plugin access", nav_allfeatures: "All features",
nav_manual: "Manual", nav_credits: "Credits",
back_home: "← Back to homepage",
hero_download: "Download OffGallery",
page_eyebrow: "AI · Metadata · Search · Plugins",