AIとローカルモデルによるフィルムのスキャンと編集の自動化

当初、SANE (Scanner Access Now Easy) を介してClaudeを使ってスキャナーを制御しようと試みましたが、エージェントがスキャンヘッドの向きを誤って制御したために失敗し、ハードウェアの物理的な修理が必要になりました。この後、開発者はスキャンにVueScanを使用することに切り替え、後処理用のカスタマイズされたソフトウェアスイートを構築しました。

この自動ワークフローでは、特化したツールとAIモデルの組み合わせが活用されています。

• 画像変換とカラー補正: NumPyを使用したカスタムPythonルーチンがネガの反転とカラーバランスの調整を行い、フレーム間の一貫性を保つために、フィルムの空白のリード部分をリファレンスとして使用しています。
• ほこりの除去: 不完全な箇所に対処するため、システムは画像解析を用いてほこりを検出します。インペイントモデルであるLaMaを採用し、検出されたスポットを周囲のフィルム領域からテクスチャをコピーすることで埋めることで、自然な仕上がりの修復を実現しています。
• 自動タグ付け: 処理が完了すると、Ollamaを介してローカルで動作するQwen3-VLが完成したフレームを検査し、説明的なタグを自動生成することで、検索可能なデジタルライブラリを作成します。