Foxel - 智能图像检索与管理系统
Foxel 是一个基于 .NET 9 开发的现代化智能图像检索与管理系统，集成先进的 AI 视觉模型 和 向量嵌入技术，提供高效的图像搜索与管理功能。
🖥️ 在线演示：
访问 https://demo.foxel.cc 体验 Foxel 部分功能。
管理员账号：demo@foxel.cc密码:foxel_demo
⚠️ 注意：演示环境数据可能不定期清理，请勿存放重要信息。
加入我们的社区，与其他用户交流使用心得，获取技术支持，参与项目讨论：
| 平台 | 群组信息 | 联系方式 |
|---|---|---|
| 📱 微信群 | 群名： Foxel 小狐狸 如二维码失效，可添加 drizzle2001 拉群 |
 |
💡 社区规则：
- 保持友善，互相帮助
- 发布问题时请提供详细信息
- 禁止发布与项目无关的广告内容
- 遵守各平台社区准则
| 功能模块 | 主要特性 |
|---|---|
| 🤖 智能图像检索 | - 基于 AI 的图像内容检索与相似度匹配 - 快速定位目标图片 |
| 🗂️ 图像管理 | - 支持图片分类、标签管理、批量操作 - 多分辨率与格式化处理 |
| 🖼️ 图床功能 | - 图片上传、存储与分享 - 支持多种链接格式，访问权限灵活控制 |
| 👥 多用户支持 | - 用户注册、登录、权限与分组管理 |
| 💬 轻社交功能 | - 点赞、评论、分享 |
| 🔗 第三方登录 | - 支持 GitHub、LinuxDo 等第三方账号快捷登录 |
- 已安装 Docker。
⚠️ 重要提示：
Foxel 目前处于早期开发阶段，适合尝鲜体验和功能测试。当前版本在升级过程中可能包含破坏性变更，暂不提供数据迁移流程，升级时需要 重新安装。如需长期稳定使用，建议等待 Preview 版本 发布后再部署，届时将提供完善的自动化版本升级流程。
1. 下载 compose.yaml 文件
wget https://raw.githubusercontent.com/DrizzleTime/Foxel/master/compose.yaml2. 创建必要目录并启动服务
# 创建数据目录
mkdir -p ./uploads ./db
# 设置目录权限
chmod 755 ./uploads
chmod 700 ./db
# 启动服务
docker compose up -d3. 访问服务
- 打开浏览器访问
http://你的服务器地址:8088 - 第一个注册的用户将自动获得管理员权限
4. 常用命令
# 查看服务状态
docker compose ps
# 查看日志
docker compose logs -f
# 停止服务
docker compose down
# 更新服务
docker compose pull && docker compose up -d1. 准备 PostgreSQL 数据库
需要您自己提供 PostgreSQL 数据库服务。
2. 运行 Foxel 容器
docker run -d -p 8088:80 --name foxel \
-v /path/to/data:/app/data \
-v /path/to/logs:/app/logs \
-v /path/to/uploads:/app/Uploads \
-e DEFAULT_CONNECTION="Host=your_host;Username=your_user;Password=your_password;Database=your_db" \
-e TZ=Asia/Shanghai \
--pull always \
ghcr.io/drizzletime/foxel:dev参数说明：
-p 8088:80：端口映射（可修改为其他端口）-v：数据目录挂载DEFAULT_CONNECTION：PostgreSQL 数据库连接字符串TZ：时区设置
Foxel 提供多种存储后端选择，满足不同场景下的部署需求：
- 📁 本地存储
- 📡 Telegram Channel
- ☁️ Amazon S3
- 🔐 Tencent Cloud COS
- 🌐 WebDAV
未来将持续适配更多主流云存储平台，欢迎社区贡献新的存储适配器！
我们欢迎所有对 Foxel 感兴趣的开发者加入贡献，共同改进和提升这个项目。
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 提交 Issue | - 发现 Bug 或有建议时，请提交 Issue。 - 请详细描述问题及复现步骤，便于快速定位和修复。 |
| 贡献代码 | - Fork 本项目并创建新分支。 - 遵循项目代码规范。 |
| 功能扩展 | - 欢迎参与以下重点功能开发： • 更智能的图像检索算法 • 增强社交互动 • 云存储/网盘集成 • 更多智能图像处理方法（如自动标注、风格迁移、图像增强等） |
如有任何疑问或建议，欢迎通过 Issue 与我们联系。感谢您的贡献！
