Traitement & optimisation d'images en local, gratuit et sans abonnement — + audit des assets de tes projets de dev.
Dépôt DevRedious/imagehub

---

ImageHub est une application de bureau (Tauri 2) de traitement et d'optimisation d'images, 100 % locale : rien ne part sur Internet, aucun abonnement, aucune dépendance à un service d'IA en ligne. Deux usages complémentaires :

• Studio — convertir / transformer des images à la demande (upscale, détourage, conversions, packs d'icônes) en déléguant à des outils CLI installés sur la machine. Chaque image déposée s'anime façon « génération IA » : scan de l'original puis révélation du résultat en avant → après.
• Projet — connecter un dépôt de code, inventorier ses images, repérer les fichiers lourds et les assets inutilisés, optimiser en AVIF en lot, puis générer un prompt d'intégration pour un agent IA.

ImageHub ne contient pas de moteur d'IA embarqué. Les modèles (détourage, upscale) sont des outils externes que tu installes une fois, et tournent en local sur ton CPU/GPU. L'« IA » de la partie Projet se limite à des prompts d'intégration copiés dans le presse-papier (à coller à un agent type Claude / Cursor).

Aperçu

Studio (dépôt + actions)	Animation avant → après

Historique des traitements	Audit d'un projet connecté

Démo d'ajout de projet (scan) :

Fonctionnalités

Studio — actions sur fichiers

Glisse tes images dans la grande zone de dépôt (qui affiche la vraie image, pas une vignette) : chaque fichier devient une tuile. Au lancement d'une action, la tuile s'élargit en carte avant → après et joue une animation (scan de l'original → « génération » → révélation du résultat par balayage), synchronisée au traitement réel. Le résultat reste affiché ; un clic l'ouvre en grand, avec un bouton « 📂 Ouvrir le dossier ».

Les 10 actions sont regroupées par catégorie et filtrées selon le type de fichier présent (catégorie sans action applicable masquée, action incompatible grisée avec sa raison, message éphémère en cas d'incompatibilité) :

Catégorie	Action	Moteur	Entrées
Détourage	Remove BG	rembg	png/jpg/webp
	Détourage + AVIF	rembg + avifenc	png/jpg/webp
Agrandissement	Upscale ×4	Real-ESRGAN (GPU)	png/jpg/webp/avif
Conversion	→ AVIF	ffmpeg	toutes
	→ ICO	ImageMagick	toutes
	PNG → SVG	vtracer	png/jpg
	SVG → PNG	Inkscape	svg
Packs d'icônes	Icônes Web / Appli / Desktop	ImageMagick + Inkscape	svg

• Détourage réglable : choix du modèle (Standard u2net · Précis isnet · Haute précision birefnet) et agressivité (préserve plus ou moins les détails fins) — partagés par Remove BG et Détourage + AVIF.
• Détourage + AVIF conserve la transparence via avifenc (jamais ffmpeg, qui perd silencieusement l'alpha sur certains builds) ; presets de qualité Haute/Équilibrée/Léger, alpha vérifié après encodage.
• Packs d'icônes : depuis un SVG, génèrent un pack complet (favicon/PWA, iOS/Android/Expo, ou Tauri/Electron). Le ratio du logo est préservé (centré, jamais déformé) et les icônes maskable reçoivent un fond plein adapté. Si le logo contient du blanc ou du noir, les variantes dark et light sont générées automatiquement (seul l'achromatique est inversé, les couleurs sont préservées). Quand un projet est connecté, les fichiers sont écrits aux emplacements conventionnels (public/, assets/, src-tauri/icons/) et un prompt d'intégration adapté à la stack est copié dans le presse-papier.
• Historique dédié : file des traitements (en cours / terminés), aperçu du résultat et ouverture directe du dossier de sortie (fichier sélectionné). Un badge signale les traitements en cours.
• Sortie configurable (à côté de l'original, sous-dossier par format, ou dossier choisi), collisions de noms évitées par suffixe -1, -2, …

Projet connecté — analyse et optimisation

• Détection de stack : tauri, expo, react-native, nextjs, electron, android, nuxt, angular, astro, svelte, vue, vite, rust, python, node, generic — avec détection de l'icône réelle de l'app.
• Inventaire des images (par extension, poids) et repérage des fichiers lourds (PNG/JPG ≥ 50 Ko, candidats AVIF), en ignorant node_modules, dist, target, etc.
• Scan chirurgical des usages : recherche de chaque image dans tout le code (js/ts/vue/svelte/astro/html/css/rust/py/xml/plist/gradle…), rôle inféré (logo, favicon, bannière…) et références fichier:ligne.
• Détection des assets inutilisés (aucune référence) + suppression confirmée.
• Score qualité 0–100 pondéré par le poids non optimisé, le nombre d'images lourdes et les assets morts.
• Optimisation AVIF en lot des fichiers lourds, suivie d'un prompt listant les conversions et les références exactes à corriger.
• Surveillance temps réel (notify, débounce 1 s) : ré-analyse silencieuse à chaque changement, repli manuel « Réanalyser » si le watcher est indisponible.

Installation

1. L'application

Télécharge le binaire correspondant à ton OS depuis la page Releases :

OS	Fichier	Notes
Linux	*.AppImage	Recommandé — bénéficie des mises à jour automatiques (rends-le exécutable : chmod +x *.AppImage)
Linux	*.deb / *.rpm	Installation via le gestionnaire de paquets (mises à jour manuelles)
Windows	*_x64-setup.exe	Installeur NSIS ; ffmpeg, Real-ESRGAN (+ modèles) et vtracer sont embarqués

2. Les moteurs externes

Les actions délèguent à des outils CLI résolus dynamiquement (sidecar bundlé → ~/.local/bin → PATH). Installe seulement ceux dont tu as besoin : la commande interne check_tools détecte leur présence et grise les actions dont le moteur manque (rien ne plante).

Moteur	Sert à	Fedora / Nobara	Debian / Ubuntu	Arch	Windows
ffmpeg	→ AVIF, pré-conv. upscale	dnf install ffmpeg	apt install ffmpeg	pacman -S ffmpeg	bundlé / winget install ffmpeg
ImageMagick (magick)	→ ICO, packs d'icônes	dnf install ImageMagick	apt install imagemagick	pacman -S imagemagick	winget install ImageMagick
Inkscape	SVG → PNG, packs d'icônes	dnf install inkscape	apt install inkscape	pacman -S inkscape	winget install Inkscape
libavif-tools (avifenc/avifdec)	AVIF transparent	dnf install libavif-tools	apt install libavif-bin	pacman -S libavif	libavif releases
vtracer	PNG/JPG → SVG	cargo install vtracer	cargo install vtracer	cargo install vtracer	bundlé
Real-ESRGAN	Upscale ×4 (GPU Vulkan)	voir ci-dessous	voir ci-dessous	voir ci-dessous	bundlé
rembg	Détourage (modèles ONNX)	voir ci-dessous	voir ci-dessous	voir ci-dessous	à installer (non bundlé)

rembg (détourage) — venv Python dédié, recherché en priorité dans ~/.local/share/imagehub-venv/bin/rembg :

python3 -m venv ~/.local/share/imagehub-venv
~/.local/share/imagehub-venv/bin/pip install "rembg[cpu]"
# Les modèles (u2net ~168 Mo, isnet ~171 Mo, birefnet ~928 Mo) se téléchargent
# automatiquement au premier usage du modèle correspondant.

Real-ESRGAN (upscale, Linux) — binaire realesrgan-ncnn-vulkan + modèles :

# 1) Binaire depuis https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases → dans le PATH
install -m755 realesrgan-ncnn-vulkan ~/.local/bin/
# 2) Modèles → dossier dédié recherché par l'app
mkdir -p ~/.local/share/realesrgan-models
cp models/realesrgan-x4plus.{param,bin} ~/.local/share/realesrgan-models/

Real-ESRGAN exige un GPU compatible Vulkan (NVIDIA / AMD / Intel récent). Sans GPU, le rendu retombe sur le CPU logiciel (très lent).

Pré-requis système

L'application elle-même est légère (webview + Rust, ~150–250 Mo de RAM). Le coût vient des moteurs externes. Pics de RAM mesurés sur une image 1280×853 :

Tâche	Pic RAM	Remarque
Conversions (AVIF / ICO / SVG / vectorisation)	quelques centaines de Mo	CPU modeste suffisant
Remove BG — Standard (u2net)	~0,95 Go
Remove BG — Précis (isnet)	~1,2 Go
Remove BG — Haute précision (birefnet)	~8,6 Go	réserve aux machines ≥ 16 Go
Upscale ×4 (Real-ESRGAN)	~1,3 Go	GPU Vulkan requis

Disque : moteurs + modèles ≈ 1,5–3 Go (venv rembg ~650 Mo, modèles ONNX 168 Mo–928 Mo selon les modèles téléchargés, Real-ESRGAN + modèles, etc.).

Profil	Configuration
Minimum (conversions + détourage Standard/Précis)	8 Go de RAM, CPU 64 bits récent, ~2 Go de disque
Recommandé (upscale + détourage Précis)	16 Go de RAM, GPU compatible Vulkan, SSD
Haute précision (birefnet)	16 Go+ de RAM (pic ~8,6 Go)

⚠️ Un PC à 4 Go de RAM (ex. Windows 10 d'entrée de gamme) ne convient pas au détourage IA ni à l'upscale : l'OS occupe déjà ~2 Go. Seules les conversions de base (AVIF/ICO/SVG) restent envisageables. L'upscale nécessite en plus un GPU Vulkan.

Mises à jour automatiques

L'app embarque l'updater Tauri : au démarrage (et à la demande depuis la page À propos), elle interroge latest.json de la dernière release GitHub et propose d'installer la nouvelle version (téléchargement + redémarrage). Après mise à jour, une confirmation s'affiche une seule fois. Les artefacts sont signés (seule la clé publique est embarquée). Côté Linux, seul l'AppImage est mis à jour par l'updater (les .deb/.rpm passent par le gestionnaire de paquets).

Stack technique

Couche	Technologies
Desktop	Tauri 2 (identifiant fr.redious.imagehub)
Backend	Rust (edition 2021), crates image 0.25, notify 8.2, serde
Plugins Tauri	opener, dialog, clipboard-manager, notification, updater, process (asset protocol activé, scope $HOME/**)
Frontend	React 19 + TypeScript 5.8, Vite 7
Styles	Tailwind CSS 4 (@tailwindcss/vite)
Lint / format	Biome 2.4
Cibles bundle	.deb, .rpm, .AppImage (Linux) ; installeur NSIS (Windows)
Mises à jour	Auto-updater Tauri (artefacts signés, latest.json sur la release GitHub)

Version courante : 0.7.2.

Structure du projet

imagehub/
├── src/                      # Frontend React / TypeScript
│   ├── App.tsx               # état global, jobs, animations, analyse projet
│   ├── components/           # vues (Studio, Historique, Projet, About) + UI
│   │                         #   (DropZone, CanvasTile, Toaster, Lightbox, modales…)
│   ├── lib/                  # actions, score, paths, project, stores, icons, output, updater
│   └── types/                # types des jobs
├── src-tauri/                # Backend Rust
│   └── src/
│       ├── lib.rs            # builder Tauri + enregistrement des commandes/plugins
│       ├── actions.rs        # workers de traitement (run_action, détourage, AVIF…)
│       ├── icon_packs.rs     # génération des packs d'icônes
│       ├── icon_prompts.rs   # prompts d'intégration par stack
│       ├── project.rs        # analyse projet, scan des usages, suppression
│       ├── thumbs.rs         # miniatures
│       ├── tools.rs          # résolution des CLI + check_tools
│       └── watcher.rs        # surveillance temps réel du projet
├── scripts/release-notes.mjs # notes de release générées depuis les commits (CI)
└── .github/workflows/build.yml  # CI Linux + Windows, release signée sur tag

Développement

Prérequis : Node, Rust (toolchain stable), et les dépendances système Tauri (sous Linux : libwebkit2gtk-4.1-dev, libappindicator3-dev, librsvg2-dev, patchelf).

npm install            # dépendances
npm run tauri dev      # lancer l'app en dev (Vite + Tauri)
npm run tauri build    # build de production (.deb / .rpm / .AppImage)

Scripts frontend : npm run dev (Vite seul, port 1420) · npm run build (tsc + Vite) · npm run check (Biome lint+format) · npm run lint · npm run format · npm run ci (Biome sans écriture).

Note Linux : WEBKIT_DISABLE_DMABUF_RENDERER=1 est forcé au démarrage pour contourner une erreur WebKitGTK + NVIDIA sous Wayland.

CI / Release

Le workflow Build ImageHub (GitHub Actions) se déclenche sur tag v* ou manuellement. Il compile pour ubuntu-24.04 et windows-latest via tauri-apps/tauri-action (build séquentiel pour éviter les collisions sur la release). Sous Windows, des sidecars (ffmpeg, Real-ESRGAN + modèles, vtracer) sont téléchargés et embarqués dans l'installeur ; magick, inkscape, rembg et avifenc ne sont pas bundlés. Un tag produit une release en brouillon avec les artefacts .deb/.rpm/.AppImage/.exe, leurs signatures, le latest.json consommé par l'updater, et des notes de version générées automatiquement depuis les commits (scripts/release-notes.mjs).

La diffusion d'une mise à jour ne se déclenche qu'à la publication de la release (l'endpoint pointe sur releases/latest, qui ignore les brouillons). La CI requiert le secret TAURI_SIGNING_PRIVATE_KEY (clé privée de signature).

Licence

MIT — libre, gratuit, sans abonnement.