Edit Mind 🖼️

Éditeur photo IA conversationnel : décris la retouche, l'IA l'applique (inpainting, style transfer, color grading).

Description

Edit Mind réinvente la retouche photo en remplaçant les curseurs et calques par un chat en langage naturel. L'utilisateur charge une image, écrit une instruction du type "éclaircir le ciel, donner un look cinématique, supprimer la voiture rouge en arrière-plan" et l'IA combine plusieurs modèles (Stable Diffusion inpainting, ControlNet, IP-Adapter, Real-ESRGAN) pour produire le résultat. L'application garde un historique non destructif de chaque opération, permettant d'annuler ou de rebrancher une étape.

Le backend TypeScript (Node.js + Fastify) orchestre les workers GPU qui exécutent les modèles. Deux modes sont supportés : cloud (API payantes pour accélération) et local (CUDA/ROCm sur GPU NVIDIA/AMD). Le frontend en SvelteKit offre un canvas éditable avec calques, sélection par masque approximatif (SAM), et un panneau de conversation qui suggère proactivement des améliorations.

Edit Mind vise les photographes amateurs, créateurs de contenu et petites équipes marketing qui n'ont pas le temps de maîtriser Photoshop. Le projet se distingue par sa sobriété d'interface, sa transparence sur les modèles utilisés, et la possibilité d'exporter des presets reproductibles au format JSON.

Installation

Docker Compose

services:
  editmind:
    image: ghcr.io/editmind/editmind:latest
    container_name: editmind
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - NODE_ENV=production
      - DATABASE_URL=postgresql://editmind:editmind@db:5432/editmind
      - REDIS_URL=redis://redis:6379/0
      - SESSION_SECRET=${SESSION_SECRET}
      - DEVICE=cuda  # ou cpu, rocm, mps
    volumes:
      - editmind_data:/app/data
      - editmind_models:/app/models
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
    depends_on:
      - db
      - redis

  db:
    image: postgres:16-alpine
    restart: unless-stopped
    environment:
      POSTGRES_USER: editmind
      POSTGRES_PASSWORD: editmind
      POSTGRES_DB: editmind
    volumes:
      - editmind_db:/var/lib/postgresql/data

  redis:
    image: redis:7-alpine
    restart: unless-stopped

volumes:
  editmind_data:
  editmind_models:
  editmind_db:

Manuelle

git clone https://github.com/editmind/editmind.git
cd editmind
pnpm install
pnpm --filter @editmind/web build
pnpm --filter @editmind/api start

Configuration

GPU NVIDIA récent (RTX 3060+) recommandé pour usage fluide. Configurer DEVICE=cuda (ou rocm / mps / cpu). Modèles pré-téléchargés au premier démarrage (~15 Go). Clé API optionnelle REPLICATE_API_TOKEN pour fallback cloud en cas de GPU saturé. Gestion des utilisateurs via interface admin (premier compte = admin).

Alternatives

• Open source : [[app-stable-diffusion-webui]] (AUTOMATIC1111), [[app-comfyui]] (workflows), [[app-invokeai]], [[app-photoprism]] (organisation/IA basique)
• Propriétaire : Adobe Firefly, Photoshop Generative Fill, Luminar Neo, Topaz Photo AI, Lensa

Sécurité

Les images uploadées peuvent contenir des données personnelles (visages, lieux). Stocker sur volume chiffré, purger régulièrement les dossiers temporaires editmind_data/tmp. Isoler le worker GPU sur un réseau interne et n'exposer que l'API principale via reverse-proxy. Mettre à jour régulièrement (modèles et dépendances). Envisager un rate-limit par utilisateur pour éviter l'abus de GPU.

Ressources

• Dépôt GitHub : https://github.com/editmind/editmind
• Documentation : https://docs.editmind.app
• Modèles supportés : SDXL, Real-ESRGAN, SAM, ControlNet, IP-Adapter
• Licence : Apache-2.0