3步解锁群晖AI相册：无需GPU的智能识别全攻略
【免费下载链接】Synology_Photos_Face_PatchSynology Photos Facial Recognition Patch项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/Synology_Photos_Face_Patch
作为DS918+用户，我曾经为Synology Photos无法使用人脸识别功能而苦恼。直到发现了这个神奇的开源补丁，让我的中端NAS也能享受高端AI功能。今天分享我的实战经验，教你如何在普通CPU上实现完整的人脸识别、物体识别和地点识别功能。
🔍 痛点发现：为什么我的群晖无法人脸识别？
最初使用Synology Photos时，我发现DS918+等设备虽然性能不错，但缺少GPU支持导致无法使用AI识别功能。照片管理变得异常繁琐，每次找特定人物的照片都要手动翻找。
经过研究，问题根源在于Synology Photos默认需要GPU加速，而中端设备往往没有独立显卡。这个补丁的核心价值就是通过CPU加速技术，让普通NAS也能运行AI识别算法。
🛠️ 解决方案：一键激活AI识别功能
方法一：无SSH安装（推荐新手）
这是最安全简单的方案，通过群晖自带的任务计划器完成：
- 打开控制面板 → 任务计划器
- 点击"创建" → "计划任务" → "用户定义脚本"
- 用户字段选择"root"
- 在任务设置的运行命令中粘贴：
wget https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/Synology_Photos_Face_Patch/-/raw/main/libsynophoto-plugin-platform.so -O /var/packages/SynologyPhotos/target/usr/lib/libsynophoto-plugin-platform.so && synopkgctl stop SynologyPhotos && synopkgctl start SynologyPhotos- 保存并立即运行任务
整个过程完全在Web界面完成，无需任何命令行操作，适合所有技术水平的用户。
方法二：手动SSH安装
适合喜欢手动控制的用户：
- 下载libsynophoto-plugin-platform.so文件
- 上传到群晖的home文件夹
- SSH连接NAS执行：
cp /volume1/homes/你的用户名/libsynophoto-plugin-platform.so /var/packages/SynologyPhotos/target/usr/lib/- 重启Photos应用
🎯 实战验证：补丁前后的惊人变化
人脸识别效果
安装补丁后，我的DS918+立即获得了完整的人脸识别能力。系统能够自动检测照片中的面孔，准确率相当不错。虽然CPU识别相比GPU会慢一些，但效果完全满足日常使用。
物体识别惊喜
最让我惊喜的是物体识别功能！系统能够识别非人物照片中的各种物体，从风景到日常用品都能准确分类。不过要注意，这个功能需要至少4GB内存支持。
地点识别功能
这个功能其实Synology Photos原生就支持，只要手机开启了GPS功能，照片就会自动带有位置信息，无需任何补丁。
⚙️ 进阶技巧：优化配置与故障排除
内存优化配置
如果设备内存不足4GB，建议关闭物体识别功能，专注使用人脸识别。这样既能保证系统稳定，又能享受核心AI功能。
常见问题解决
- 识别速度慢：这是正常现象，CPU识别需要更多时间
- 补丁无效：确保完全重启Photos应用，检查文件权限
- 物体识别不工作：确认内存达到4GB要求
💡 使用心得与最佳实践
经过几个月的使用，我总结了几个实用技巧：
批量处理时机：选择NAS空闲时段进行大量照片识别，避免影响日常使用
照片质量要求：使用清晰、光线良好的照片能获得最佳识别效果
功能取舍建议：如果设备性能有限，优先使用人脸识别，这是最实用的功能
🚀 升级建议与未来展望
这个补丁让我的DS918+重获新生，从普通的照片存储变成了智能AI相册。虽然识别速度不如高端设备，但功能完整性毫不逊色。
重要提醒：使用任何补丁都存在一定风险，建议在重要数据上做好备份。同时关注项目更新，及时获取优化版本。
通过这个简单易用的补丁，你的Synology NAS也能获得完整的人脸识别和AI相册功能。无需额外硬件投资，就能享受智能整理和搜索照片的便利，这绝对是性价比最高的NAS升级方案！
【免费下载链接】Synology_Photos_Face_PatchSynology Photos Facial Recognition Patch项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sy/Synology_Photos_Face_Patch
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
