DigiKam & Excire – Metadaten-Workflow mit XMP-Dateien
Wenn zwei Programme am selben Fotobestand arbeiten, entstehen häufig Inkonsistenzen:
Personennamen tauchen doppelt auf, werden unterschiedlich geschrieben oder gehen beim
Synchronisieren verloren. Dieser Beitrag beschreibt einen stabilen Workflow zur
Metadaten-Synchronisation zwischen digiKam und Excire – mit einer klaren
Regel: Personen werden ausschließlich über XMP PersonInImage geführt.
Inhalt
- Zielbild: eine eindeutige Wahrheit
- Zentrale Regel: Personen = XMP PersonInImage
- Metadaten-Ebenen und Zuständigkeiten
- Typische Konflikte und deren Ursachen
- Mapping-Tabelle: Felder und Master
- Empfohlener Workflow (Reihenfolge)
- ASCII-Datenfluss
- Praxis-Checkliste
- Hinweis
Zielbild: eine eindeutige Wahrheit
Das Ziel der Synchronisation ist nicht „beide Programme gleich halten“, sondern
eine klare Führungslogik:
- Datei / XMP ist der dauerhafte Speicher
- digiKam ist das führende Pflegewerkzeug
- Excire ist Analyse- und Vorschlagswerkzeug
Insbesondere für Personen gilt:
Es gibt genau einen gültigen Ort – XMP PersonInImage.
Zentrale Regel: Personen = XMP PersonInImage
In diesem Archiv gilt verbindlich:
- Personen werden ausschließlich als
XMP PersonInImagegespeichert. - Personennamen erscheinen nicht als normale Schlagwörter.
- digiKam ist das einzige Tool, das Personen schreibt.
- Excire liest Personeninformationen, schreibt sie aber nicht zurück.
Diese Trennung verhindert doppelte Namensführung, abweichende Schreibweisen
und das „Verrauschen“ der Schlagwortliste.
Metadaten-Ebenen und Zuständigkeiten
- EXIF: technische Aufnahmedaten (unverändert)
- IPTC: Titel, Beschreibung, allgemeine Schlagwörter
- XMP: erweiterte Archivinformationen, inkl. Personen
Personeninformationen liegen ausschließlich in der XMP-Schicht und werden
konsequent in Datei bzw. XMP-Sidecar geschrieben.
Typische Konflikte und deren Ursachen
- Personennamen als Keywords und als Personenfelder
- Excire-Kategorien werden unkontrolliert als Schlagwörter übernommen
- Schreiben aus mehreren Programmen ohne klare Reihenfolge
- XMP-Sidecars fehlen oder sind nicht synchron
Alle diese Probleme verschwinden, wenn Personen strikt von allgemeinen
Schlagwörtern getrennt werden.
Mapping-Tabelle: Felder und Master
| Bereich | Inhalt | Master | Ziel-Speicher | Archivregel |
|---|---|---|---|---|
| Personen | Name, Zuordnung | digiKam | XMP PersonInImage | Pflichtfeld, einzig gültige Quelle |
| Schlagwörter | Themen, Orte, Ereignisse | digiKam | XMP | Keine Personennamen |
| Titel | Kurzbeschreibung | digiKam | IPTC/XMP | Redaktionell gepflegt |
| Beschreibung | Kontext | digiKam | IPTC/XMP | Kein Rechtstext |
| KI-Erkennung | Excire-Labels | Excire | Excire-intern | Keine automatische Rückschreibung |
Empfohlener Workflow (Reihenfolge)
- Excire analysiert den Bestand (Lesemodus).
- Relevante Vorschläge werden geprüft.
- Personen werden ausschließlich in digiKam gepflegt.
- Schlagwörter werden in digiKam konsolidiert.
- digiKam schreibt alle Metadaten in Datei/XMP.
- digiKam liest Metadaten erneut ein.
- Stichprobe in beiden Programmen.
ASCII-Datenfluss
Excire (Analyse) │ │ Vorschläge ▼ digiKam (Konsolidierung) │ │ Schreiben ▼ Datei / XMP │ └── XMP PersonInImage = Personen-Master
Praxis-Checkliste
- Personen ausschließlich als XMP PersonInImage?
- Keine Personennamen in Schlagwörtern?
- Nur digiKam schreibt Metadaten?
- XMP-Sidecars vollständig vorhanden?
- Stichprobe nach jeder größeren Änderung?
Diese Seite beschreibt einen methodischen Workflow für das digitale Familienarchiv.
Es werden bewusst keine Skripte oder automatisierten Lösungen veröffentlicht, da diese
stark von Softwareversion, Datenbestand und Umgebung abhängen und andernorts mehr
Schaden als Nutzen verursachen können.


KI-generiertes Bild mit DALL·E (OpenAI) via ChatGPT, basierend auf eigener Bildidee
Eric Beuchel
KI-generiertes Bild mit DALL·E (OpenAI) via ChatGPT, basierend auf eigener Bildidee
KI-generiertes Bild mit DALL·E (OpenAI) via ChatGPT, basierend auf eigener Bildidee
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