先说明。 我们做的正是下文提到的应用之一 PicDock，所以我们并不中立。作为交换，这里写的都可以核实，包括我们做不到的部分。
没有人想把整个相册挂在客厅墙上。一个跨越二十年的照片库里有收据、截图、在银行拍的文件，还有同一盘菜几乎一模一样的十一张。人们真正想放在相框里的要窄得多：家人、孩子、那只狗。
于是应用开始提供这件事 —— 把幻灯片收窄到特定的人。这确实有用，而它的底座是人脸识别。所以有意思的问题不是能不能做到，而是它在哪里运行。人脸是生物特征数据。把二十年的家庭照片对准一个应用之前，有四件事值得知道。
四件事
1. 分析是否在设备里运行
设计只有两种：应用自己带着识别模型在平板上算，或者把照片上传到服务器再取回答案。两者都能做出同样的幻灯片，但只有一种把孩子的脸留在你家里的设备上。商店介绍往往不说是哪一种 —— 去找设备端或离线这样的字眼，并确认断网之后这个功能还能不能用。
2. 会自动分组，还是要你逐张打标签
手工给几百张照片打标签，是一件没人能做完的工程。自动分组意味着应用自己把相似的脸聚到一起，然后只请你给这些组起个名字。一个你真的会用的功能，和一个你打算「哪天再设置」的功能，差别就在这里。
3. 出错能不能改 —— 改了之后还在吗
自动分组永远不会完美。一个人被分成两组，或者两个兄弟姐妹被并成一组，都是常事。要紧的是你能不能手动合并与拆分，以及之后应用会不会去动它。每次分析新照片就悄悄重新分组一遍的应用，会无声地抹掉你整理了一下午的成果。
4. 到底哪些照片被分析了
这一点很容易漏掉。如果你的照片在 NAS 或云账号里，而应用只分析本机存着的那些，它找到的人脸会远少于你的预期 —— 那时在用户眼里它不是「有限」，而是「坏了」。在评判结果之前，先问清楚分析覆盖哪些来源。
PicDock 是怎么做的
关于我们的应用，如实写下 —— 这是包含在高级版里的功能：
- 全部在设备里运行。人脸检测器和识别模型随应用一起打包，计算发生在你的平板上，为这个功能没有任何照片、任何人脸被上传到别处。断网也能用。
- 分组是自动的。不会要求你给谁打标签；应用把相似的脸聚起来，你只要给在意的那几组命名 —— 也可以不命名，只挑选要显示哪几组。
- 可以手动合并与拆分，之后我们就不再重新分组。你一旦编辑过分组，PicDock 就不再运行自动重聚类 —— 加几张照片不会让你一下午的整理白费。如果你自己要求重新分组，名字、隐藏的人和筛选选择都会被带过去。
- 宠物是「有/没有」的筛选，不是识别具体某只动物：PicDock 可以只显示拍到宠物的照片，但还分不出你家的狗和邻居家的狗。
- 视频单独处理 —— 在视频里找到的人脸只会挂到已有的分组上，而不会自己成组，因为抽几帧得到的证据比一张照片弱。
不管用的地方
两条诚实的限制。分析覆盖的是已经在设备上的照片 —— 本地相册、收藏，以及应用已缓存的 Google 相册选择。只存在 NAS、Dropbox 或 OneDrive 里的照片，不下载就不会被分析，人物筛选也就覆盖不到它们。另外，分组方式是在一台 Galaxy S20 上约 490 张照片的照片库里调出来的；在那里表现良好，但我们没有验证过各种形态的照片库。它把你的照片分得不好，是真实存在的可能，而手动合并与拆分正是为此而设。
小结
如果你想要一个只显示特定人物的相框，请问四个问题：分析是否在设备里运行、会不会自动分组、你的修改是否保留、以及它到底看了哪些照片。第一个关乎你家人的脸；另外三个决定你下个月还会不会在用这个功能。
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PicDock — 一款 Android 照片与视频相框。人物与宠物筛选在设备里分析人脸，包含在高级版中；幻灯片和所有照片来源都是免费的。