2025.4最新AI相册immich更换支持中文搜索的CLIP大模型教程

去年写过一篇文章《immich智能相册更换支持中文搜索的CLIP大模型教程》，里面用的是XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus模型。

近日发现immich官方支持了nllb模型，大家可以试试，注意：需要将你的immich版本更新至v1.131.0及以上，我的是1.131.3，体验没问题，确实有点提升，但没法量化。

我使用的是nllb-clip-large-siglip__v1模型，考虑到模型较大，很多朋友不方便下载，我下载后上传到网盘了，https://www.123pan.com/s/WXqA-EGL6d.html 里面有个名为《2025.4最新中文搜索模型-nllb-clip-large-siglip__v1》的文件夹，进入后即可下载。

下面开始，内容还是按照之前那篇文章的教程，只是换了个模型

【第一步】：下载压缩包

先将网盘里的模型文件下载下来，不限速的网盘链接：

https://www.123pan.com/s/WXqA-EGL6d.html

如果正文看不见链接，就看看评论区。

【第二步】：解压缩

将压缩包解压，其中Smart Search用的模型是：
nllb-clip-large-siglip__v1（支持中文，体验很好，默认的ViT-B-32__openai不支持中文）。

人脸识别Facial Recognition用的模型是：buffalo_l，另外在上面压缩包里加入了antelopev2模型（据说这个模型更好，不过我没试过）。

【第三步】：上传模型文件夹

准备工作：建议把群晖通过webdav挂载到电脑，稳定性比浏览器上传好一些。

正式上传：

比如需要中文搜索，那就把“
nllb-clip-large-siglip__v1”文件夹整体上传至映射的clip目录，我的目录如下：/volume2/docker/immich/machine/model-cache/clip

如果找不到这个目录，那就看一下自己“immich-machine-learning”容器的目录映射情况，我的是这样：

volumes:

- /volume2/docker/immich/machine/model-cache:/cache

如下图：

上传之后的目录结构：
/volume2/docker/immich/machine/model-cache/clip/nllb-clip-large-siglip__v1

如下图：

【第四步】：在immich后台修改模型名称

依次点击右上角的“Administration”→左侧的“Settings”→“Machine Learning Settings”→“Smart Search”，在CLIP MODEL里填入“
nllb-clip-large-siglip__v1”，然后保存。如下图（图是老图，懒得再截图了）：

【第五步】：查看运行状态

看一下“immich-machine-learning”容器的日志，如果显示：“Loading clip model '
nllb-clip-large-siglip__v1'to memory ”的字样，说明模型加载没问题，如下图（图是老图，懒得再截图了）：

【第六步】：重跑Smart Search任务

在immich管理后台的Jobs里点右侧的“All”，跑一下Smart Search任务，然后等待enjoy it

展示一下结果：

最后，最近也有大佬打包了支持中文CLIP的docker镜像，大家可以拉着试试

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