FlipsiColor

KI-gestützte Bild- & Videofarbkorrektur. Cross-Platform (Linux + Windows) mit Avalonia UI und .NET 10.

Features

• Bild-Pipeline: KI-Farbkorrektur mit NAFNet/Restormer, Farbkalibrierung, Verzerrungs-Raster
• RAW-Unterstützung: CR2, CR3, NEF, ARW, DNG (via LibRaw)
• Objektivkorrektur: Lensfun-Integration mit automatischer EXIF-Erkennung (Kamera + Objektiv), Verzeichnung-, Vignetting- und TCA-Korrektur
• Video-Pipeline: Frame-weise Farbkorrektur mit Szenenwechsel-Erkennung und Audio-Erhaltung
• VapourSynth-Backend: Optionaler Video-Backend mit Auto-Installation (alternativ zu FFmpeg)
• Clips zusammenfügen: Automatische Video-Clip-Gruppierung und Zusammenführung (alle Kameras, inkl. DJI Auto-Merge)
• Hochskalieren: RealESRGAN (2x/3x/4x)
• Gesichtswiederherstellung: CodeFormer
• Farbstil-LUT: .cube LUT-Dateien laden und anwenden
• OpenColorIO (OCIO): Industrie-Standard Farbmanagement als optionales Backend — LUT-Baking via ociobakelut, Default ACES-Config wird automatisch generiert, eigene .ocio Configs ladbar
• Pro-Funktion KI-Toggles: Jede KI-Funktion einzeln an/abschaltbar — KI-Denoising, KI-Schärfung, KI-Upscaling, KI-Gesichtswiederherstellung, KI-Farbstil und KI-Szenenklassifizierung können deaktiviert werden (klassische Filter als Fallback)
• Dark/Light Design: Mit Live-Switch, blaue Akzentfarbe (#0EA5E9)
• Drag & Drop: Mehrere Dateien gleichzeitig (Bilder UND Videos)
• Lokalisierung: 13 Sprachen (DE, EN, ES, FR, IT, NL, PL, PT, TR, RU, ZH, JA, KO) — JSON-basiert, Systemsprache wird automatisch erkannt, English-Fallback, Contributors können ohne Code-Änderung neue Sprachen hinzufügen

Architektur

FlipsiColor.Core/ # Plattneutrale Business Logic (net10.0)
AI/ # ModelManager, ModelDownloader, InferenceEngine
Color/ # ColorManager, ColorCalibration, LensCorrector, StyleLUT, OCIO
Image/ # ImagePipeline, RawDecoder, ExifReader
Video/ # VideoPipeline, FrameProcessor, SceneDetector, ClipMerger
Core/ # Settings, Pipeline, PipelineParams, AutoUpdater
Utils/ # Logger, SecurityValidator
FlipsiColor.Avalonia/ # Avalonia UI (net10.0, cross-platform)
ViewModels/ # MainViewModel (MVVM)
Views/ # MainWindow.axaml
Styles/ # DarkTheme.axaml, LightTheme.axaml, Colors.axaml
Converters/ # MatToBitmapConverter, BoolToVisibilityConverter, LocConverter

KI-Modelle

Die App lädt 7 ONNX-Modelle automatisch von GitHub Releases herunter:

Modell	Verwendung
NAFNet	Bild-Restauration / Rauschunterdrückung
RestormerLight	Bild-Enhancement / Schärfung
RealESRGAN	Hochskalierung (2x/3x/4x)
CodeFormer	Gesichtswiederherstellung
AiLUTTransform	KI-Farbtransformation
EfficientNet	Bildklassifikation / Szenenerkennung
RealHATGAN	HDR-Enhancement

Download

Windows

FlipsiColor-X.Y.Z-setup.exe herunterladen und ausführen.
(Inno Setup Installer — installiert automatisch)

Linux (Ubuntu/Debian)

# .deb-Paket installieren
sudo dpkg -i FlipsiColor-X.Y.Z-linux.deb

Linux (universell)

# AppImage — keine Installation nötig
chmod +x FlipsiColor-X.Y.Z.AppImage
./FlipsiColor-X.Y.Z.AppImage

Systemanforderungen

• Windows: 10 (19041+) oder neuer
• Linux: Ubuntu 20.04+ / Debian 11+
• RAM: 8 GB minimum
• GPU: Empfohlen (DirectML auf Windows, CPU auf Linux)
• FFmpeg: Linux: apt install ffmpeg
• libraw: Linux: apt install libraw-dev
• Optional: OpenColorIO Tools (apt install opencolorio-tools für LUT-Baking)

Entwicklung

# Build
dotnet build FlipsiColor.sln
# Linux Publish (self-contained)
dotnet publish FlipsiColor.Avalonia/FlipsiColor.Avalonia.csproj \
-c Release -r linux-x64 --self-contained true \
-p:PublishSingleFile=true -o publish/linux-x64
# Windows Publish (self-contained)
dotnet publish FlipsiColor.Avalonia/FlipsiColor.Avalonia.csproj \
-c Release -r win-x64 --self-contained true \
-p:PublishSingleFile=true -o publish/win-x64

Community

💬 Discord – Fragen, Feedback, Hilfe, Bug-Reports

Wir suchen Contributors! Siehe CONTRIBUTING.md für Build-Anleitung und Code-Standards.

Versionierung

Wir folgen Semantic Versioning (vMAJOR.MINOR.PATCH). Details siehe VERSIONING.md.

Übersetzungen

FlipsiColor unterstützt 13 Sprachen. Übersetzungsdateien und Anleitungen finden sich im Ordner i18n-templates/.

Credits

• Idee: Fabian Kirchweger
• Entwicklung: J.A.R.V.I.S. (Hermes Agent)

Verwendete KI-Modelle (Entwicklung)

Modell	Rolle
GLM-5.2	Hauptmodell
DeepSeek V4 Pro	Sub-Agenten