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环境要求
- Rust 1.95 或更新版本(含 cargo)
- git 命令行工具
- 可克隆 GitHub 仓库的网络环境
- 编译 release 版本建议预留足够内存(内存受限机器需限制并行任务数)
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
从 GitHub 拉取 LightCraft 源码并进入项目目录,后续所有命令都在该目录下执行。
git clone https://github.com/storytold/lightcraft && cd lightcraft -
2启动桌面应用
以 release 模式编译并运行桌面端,首次启动会打开图库(默认 ~/Pictures/LightCraft Library,新图库自带示例照片)。
cargo run --release -p lightcraft -
3导入自己的照片
把照片文件夹作为参数传入,程序会扫描文件夹并自动跳过重复项,原始文件不会被修改。
cargo run --release -p lightcraft -- ~/Pictures/trip -
4无痕演示会话
用内存模式跑一个临时演示会话,全程不写入任何文件,适合先试玩再决定是否建库。
cargo run --release -p lightcraft -- --memory -
5开启自动化通道
带 --control 参数启动,会开放自动化控制通道(示例端口 7980),供 AI agent 通过 MCP 驱动。
cargo run --release -p lightcraft -- --control 7980 -
6浏览器版运行
用 xtask 启动 WebAssembly 版本,启动后在浏览器访问 http://127.0.0.1:8080/ 即可使用同一套应用。
cargo xtask web --serve -
7命令行渲染照片
用 lightcraft-cli 对单张图片做渲染调整,示例把曝光设为 0.5,结果输出到 out.jpg。
cargo run --release -p lightcraft-cli -- render photo.jpg -o out.jpg --set light.exposure=0.5 -
8内存紧张时构建
16GB 等内存受限机器上同时编译桌面端与 CLI 的 release 版本可能被杀进程,先限制为单任务构建。
CARGO_BUILD_JOBS=1 cargo build --release -p lightcraft -p lightcraft-cli
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
CARGO_BUILD_JOBS | 否 | 限制 cargo 并行构建任务数,内存不足时设为 1 可避免 OOM。 | 1 |
CARGO_PROFILE_DEV_DEBUG | 否 | 覆盖 CI 默认的调试信息级别,影响构建内存占用。 | 0 |
RUST_TEST_THREADS | 否 | 控制测试并行线程数,CI 默认最多为 4。 | 4 |
如何确认成功
桌面端能打开图库窗口并看到示例照片;浏览器版访问 http://127.0.0.1:8080/ 能看到同一应用界面。
常见问题
Q:编译时报内存不足被杀进程怎么办?
A:用 CARGO_BUILD_JOBS=1 限制并行构建任务数,并且不要同时编译桌面端和 CLI 的 release 版本;内存充足时可尝试设为 2。
Q:不想让程序写入我的图库怎么办?
A:启动时加 --memory 参数,会运行一个纯内存的演示会话,不会写入任何文件。
Q:必须用 release 模式吗?
A:README 的快速开始命令均使用 --release。CI 默认的调试信息与并行任务策略只作用于 CI,普通 cargo build --release 不适用。
Q:能不用桌面应用、只跑命令行吗?
A:可以。lightcraft-cli 提供 render 子命令,例如对 photo.jpg 设置 light.exposure=0.5 后输出到 out.jpg。
注意事项
- LightCraft 是非破坏性编辑器,原始照片文件永远不会被覆盖,调整记录可随时回溯或重做。
- workspace 构建(桌面端、Web 端、CLI)统一要求 Rust 1.95 或更新版本。
- CI 会按可用内存自动决定构建任务数(每 1.5GB 内存一个、最多不超过 CPU 数),测试线程最多 4 个。
- 浏览器版本通过 WebAssembly 提供,并非独立部署的云服务,运行在本机 8080 端口。
核心亮点
- 纯 Rust 实现,内存安全且性能高,启动和渲染轻快
- 非破坏性编辑,所有调整可回溯、可重做,原图不被覆盖
- 原生 RAW 解析与处理,面向摄影后期真实工作流
不足之处
- 生态和插件数量远不及成熟商业修图软件
- 功能完整度与稳定性仍在演进,重度专业需求可能不够
适用场景
- 摄影师批量处理 RAW 原片并保留可回溯的调整历史
- 开发者基于其 Rust 架构二次开发自定义修图工具
- 追求轻量、无订阅的桌面照片后期工作流
替代项目
darktable、RawTherapee、digiKam
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