- RapidRAW एक हल्का RAW इमेज एडिटर है जो GPU acceleration और non-destructive editing को सपोर्ट करता है
- Rust, React, Tauri जैसी आधुनिक तकनीकों पर बना है और Windows, macOS, Linux पर 30MB से कम आकार में चलता है
- AI-आधारित masking, non-destructive patch-आधारित generative editing, और कई RAW camera formats के सपोर्ट जैसी शक्तिशाली सुविधाएँ देता है
- batch tasks, built-in presets, custom themes, Undo/Redo जैसी productivity-केंद्रित workflows को भी सपोर्ट करता है
- एक युवा developer द्वारा अपने व्यक्तिगत photo workflow के लिए बनाया गया open source project, जिसका फोकस तेज़ responsiveness और usability पर है
RapidRAW open source project का महत्व और फायदे
- RapidRAW, Adobe Lightroom, Darktable, RawTherapee जैसे मौजूदा tools की तुलना में कहीं अधिक हल्का, responsive, और आसान installation वाला GPU-accelerated RAW editor है
- Rust, React, और Tauri के संयोजन से cross-platform desktop application को न्यूनतम आकार (30MB से कम) में उपलब्ध कराता है
- खास तौर पर generative AI integration, built-in masking, और non-destructive photo correction workflow इसे समान श्रेणी के tools के मुकाबले speed, scalability, और real-time performance में मजबूत बनाते हैं
प्रमुख फीचर्स का सारांश
-
मुख्य editing engine
- GPU-accelerated processing: सभी editing operations GPU (WGSL shaders) पर तुरंत प्रोसेस होते हैं, जिससे real-time responsiveness सुनिश्चित होती है
- AI masking: SAM-आधारित AI subject और foreground को अपने-आप चुनता है, और brush, linear, radial mask जैसी precise masking के साथ जोड़ा जा सकता है
- Generative editing: text prompts के ज़रिए object removal/insertion जैसे non-destructive patch editing उपलब्ध (ComfyUI backend integration)
- RAW format का व्यापक सपोर्ट: rawler के उपयोग से कई तरह के RAW camera formats को पढ़ने का सपोर्ट
- Non-destructive workflow: original file में कोई बदलाव नहीं, editing data
.rrdata sidecar file में सेव होता है
- 32-bit color precision: banding और data loss को न्यूनतम रखने में मदद
-
प्रो-लेवल correction tools
- Tone control: exposure, contrast, highlights, shadows, whites, blacks आदि का बारीक नियंत्रण
- Tone curve: Luma, R, G, B channels के लिए अलग-अलग curves
- Color grading: temperature, tint, vibrance, saturation, पूरा HSL mixer
- Detail enhancement: sharpening, clarity, structure, noise reduction आदि
- Effects: dehaze, vignette, realistic film grain
- Transform tools: crop (aspect ratio lock), rotate, flip आदि
-
library और workflow
- Photo library management: पूरा folder tree, sorting, rating, deletion, duplication आदि के साथ कुशल photo management
- Batch tasks: बड़ी संख्या में images पर एक जैसे edits bulk में apply करना, bulk export
- EXIF viewer: camera metadata (shutter, aperture आदि) देखना
-
productivity और UI
- Preset system: अपनी style को save/load करना और share करना
- Copy/paste settings: edits को जल्दी लागू करना
- Undo/Redo history: हर step को save/restore करना
- User UI customization: resizable panels, कई themes, और animation effects
- Export: JPEG, PNG, TIFF, quality और size options का नियंत्रण
RapidRAW बनाने की प्रेरणा और development process
-
development background
- मौजूदा photo editing software की कम performance और heaviness से परेशान developer ने तेज़ workflow और responsiveness के लिए यह tool खुद बनाया
- development challenge भी एक लक्ष्य था, साथ ही Rust/React/Tauri सीखना और digital photo processing techniques को समझना भी उद्देश्य था
-
तकनीकी approach और development method
- core engine Rust में लिखा गया, और Tauri के ज़रिए हल्का web frontend जोड़ा गया
- पूरी image processing pipeline को GPU offloading (WGPU, WGSL का उपयोग)
- Google Gemini AI के माध्यम से algorithms को सीखना और implement करना (उदाहरण: Menon demosaicing)
- तेज़ implementation और core structure/usability पर फोकस करके 2 हफ्तों में मुख्य फीचर्स पूरे किए गए
वर्तमान development priorities
- React frontend refactoring (Prop Drilling को कम करना)
- image rotation में 45° से अधिक सपोर्ट
- dehaze tool के natural results को बेहतर बनाना
- Base64 image transfer को बदलने जैसे performance optimizations
- Segment Anything-आधारित AI mask feature जोड़ना
- ComfyUI-आधारित generative AI MVP integration
- macOS build signing, RAW file loader को और उन्नत बनाना
- पुराने GPUs पर speed सुधारना
- auto white balance/exposure detection आगे जोड़ने की योजना
AI roadmap
- Built-in AI masking: Meta SAM जैसे हल्के open source AI से subject/foreground पहचान, offline तुरंत उपयोग
- Optional generative AI: ComfyUI integration के ज़रिए inpainting जैसे heavy tasks को external server पर प्रोसेस करना, जबकि app हल्का बना रहे
- वर्तमान स्थिति: built-in masking की सभी सुविधाएँ उपयोग योग्य हैं, generative AI के लिए ComfyUI को manually install करना होगा और यह developer preview में है
-
generative AI technical integration method
- Modular backend: ComfyUI local server से कनेक्ट होकर inference engine की भूमिका निभाता है
- Generative Replace: mask चुनने के बाद text से क्षेत्र generate करना, और patch layer के रूप में non-destructive apply करना
- Workflow: image, mask, prompt → ComfyUI server → corrected image return → patch layer के रूप में apply
- application हमेशा हल्का/तेज़ मूल अनुभव बनाए रखता है
License और open source philosophy
- RapidRAW को AGPL v3 license के तहत जारी किया गया है, ताकि derived products भी open source बने रहें
- closed-source commercialization को रोककर सभी improvements सभी तक वापस पहुँचें, यह संरचना बनाए रखी गई है
- community-centered contribution और open innovation को बढ़ावा देने का उद्देश्य है
1 टिप्पणियां
Hacker News टिप्पणियाँ
मेरे हिसाब से सबसे बेहतरीन RAW image processing tool RawTherapee है; इसे ऐसे लोगों ने बनाया है जिन्हें color science के लिए जबरदस्त जुनून है, और इसे CLI से script भी किया जा सकता है। इसकी companion documentation RawPedia, DCP profile creation, calibration, dark frame, flat field जैसी बुनियादी चीज़ें सीखने के लिए सच में खज़ाना है। सिर्फ नाम के
rawको देखकर भी एक्सपर्ट्स का हाथ महसूस होता है ("raw" कोई acronym नहीं है, फिर भी लोग इसे अक्सर WASM की तरह समझ लेते हैं, इसलिए बस हल्का-सा ज़िक्र कर रहा हूँ)। कमी यह है कि इसमें बहुत-सी तकनीकी बातें सीधे सामने आती हैं, इसलिएilluminant,demosaicing method,green equilibration,CAM16,PU,nitजैसे अनजान terms कभी-कभी दिखते हैं। मुझे तो उल्टा यही बात पसंद है, इसलिए मैं इसे इस्तेमाल कर रहा हूँ। एक अफसोस यह है कि HDR output support कमज़ोर है, लेकिन उम्मीद है कि PNG v3 और Rec. 2100 support जुड़ने पर यह हल हो जाएगा।मुझे RawTherapee की processing पसंद है, लेकिन एक अपवाद है: Darktable की
filmicemulation वाकई कमाल की है और overexposed RAW files को शानदार तरीके से recover कर देती है। कुछ ही clicks में पूरे scene को एक-दो stop darker shift किया जा सकता है (RAW में सच में बहुत data होता है)। RawTherapee में मुझे इस जैसी कोई चीज़ नहीं मिली; अगर किसी को पता हो तो बताना अच्छा होगा।फोटो post-processing में तकनीकी details से ज़्यादा अच्छा UX, smooth multi-photo workflow, और intuitive controls कहीं ज़्यादा महत्वपूर्ण हैं—यह मैंने अनुभव से सीखा है। मुझे लगता है RawTherapee, Darktable से बेहतर है, लेकिन यह फ़र्क इतना भारी नहीं है, और लोग Lightroom के लिए पैसे क्यों देते हैं इसका कारण भी समझ आता है।
RawTherapee कुल मिलाकर शानदार है, लेकिन resizing curve interface सच में बहुत ही खराब और असुविधाजनक है। Lab color adjustment feature खुद में कमाल का है, लेकिन sliders की वजह से सही micro-adjustment करना लगभग नामुमकिन है। अलग-अलग sliders या points reset नहीं किए जा सकते, और सिर्फ आख़िरी action को undo भी नहीं किया जा सकता। केवल पूरा widget reset किया जा सकता है, इसलिए यह लगभग बेकार हो जाता है। अगर सिर्फ यह हिस्सा ठीक कर दिया जाए, तो मुझे पूरा यक़ीन है कि इसकी लोकप्रियता तेज़ी से बढ़ेगी। मैं भी तुरंत Lightroom छोड़ने को तैयार हो जाऊँगा। FabFilter का audio plugin Pro-Q3 इस तरह के interface के मामले में gold standard है, इसलिए अगर कोई curve interface बना रहा हो तो उसका demo ज़रूर देखना चाहिए।
local adjustment feature बहुत मुश्किल है। यह सिर्फ पुराने स्टाइल के
Nik u pointको support करता है। मैं सिर्फ इसी वजह से Darktable इस्तेमाल करता हूँ। फिर भी मैं RawTherapee का dual illuminant DCP इस्तेमाल करना चाहता हूँ (जो Darktable में नहीं है)।यह RawTherapee GitHub repository है।
RapidRAW app launch होने पर बधाई, यही वह app है जिसकी मैं तलाश कर रहा था। मैंने इसे m1 Mac पर install करके RAW folder खोला, तो thumbnails load होते समय पूरा MacBook बहुत ज़्यादा अटकने लगा। सभी thumbnails आने के बाद थोड़ा बेहतर हुआ, लेकिन जितनी smoothness की उम्मीद थी उतनी नहीं मिली। सोच रहा हूँ commercial apps में यह lag क्यों नहीं होता—क्या इसकी वजह native code होना है?
RapidRAW CPU से 720px JPG thumbnails बना रहा है (संबंधित code1), और फिर उन्हें base64 में encode करके Rust से JavaScript को भेजता है, जिसमें shared buffer इस्तेमाल नहीं हो रहा और image data कई बार copy हो रहा है (संबंधित code2)। Native apps इस तरह base64 के ज़रिए एक extra transfer नहीं करतीं। React में base64 decode होता है, फिर webkit से गुजरकर view में दिखता है... एक image के लिए लगभग 6x memory duplicate होती है (हर stage पर: Rust raw, Rust base64, Rust का tauri के लिए json base64, JavaScript json base64, JavaScript base64, और आख़िर में webkit में raw image)। Native की तुलना में slow होने की बड़ी वजह यही चीज़ें हैं।
RapidRAW इस्तेमाल करने के लिए धन्यवाद, और feedback के लिए भी शुक्रिया। अभी हमने 1~300 photos वाले छोटे/मध्यम folders के लिए optimization किया है। बहुत सारी photos वाले folders में lag होना अभी के लिए expected behavior है। बड़े folders की loading speed में सुधार हमारी सबसे ऊँची प्राथमिकता है, और इसे जल्दी बेहतर किया जाएगा। उम्मीद है कुछ दिनों में फर्क दिखेगा। हमेशा की तरह धन्यवाद —Tim
अगर आपने अभी तक Ansel(https://ansel.photos/en/) या Darktable(https://www.darktable.org/) नहीं आज़माया है, तो मैं recommend करूँगा। दोनों open source RAW editing apps हैं और performance काफ़ी ठीक है। यह RapidRAW भी performance में इनके बराबर या competitive हो सकता है, लेकिन मैंने अभी खुद इस्तेमाल नहीं किया है। हाँ, ansel और darktable M1 पर अच्छी तरह चलते हैं।
मुझे लगता है Capture One सच में undervalued app है। इसे इस्तेमाल करना आसान है, और मैंने PhaseOne camera कभी इस्तेमाल नहीं किया, फिर भी यह मुझे अच्छा लगा।
यह ऐसा project है जिस पर नज़र रखनी चाहिए। अगर मुझसे सबसे ज़रूरी feature पूछें, तो मैं कहूँगा कि luminosity masking ज़रूर होनी चाहिए। इस feature के बिना किसी RAW editor पर वापस जाना मुश्किल लगता है। बेशक masking सिर्फ यही नहीं है (जैसे color, saturation masking वगैरह), लेकिन अगर Photoshop खोले बिना सीधे मिल जाए तो बहुत उपयोगी होगा। यह भी अच्छा लगा कि AI-based selection masking workflow पहले से implement है।
Readme में visual overview काफ़ी भरपूर है, यह अच्छी बात लगी। बहुत-से GUI program के Readme में ऐसे visuals की कमी होती है, या वे सिर्फ links दे देते हैं। लेकिन GIFs हर एक 10~22MB के हैं, यानी खुद program के total size से भी बड़े। अगर video embed किया जाए तो शायद ज़्यादा हल्का और सुविधाजनक होगा।
मेरे हिसाब से image editor जैसे resource-heavy app में web-based UI इस्तेमाल करना अच्छा idea नहीं है। यह slow भी होगा और resources भी ज़्यादा खाएगा।
मैं color.io देखने की सलाह दूँगा। यह color grading-केंद्रित app है, लेकिन RAW photo workflow के लिए भी कई features देता है। यह browser में offline चलता है, और मेरे पुराने PC पर RawTherapee या Darktable से काफ़ी तेज़ है।
यह app आम "web" app जैसा नहीं है; यह rust और GPU processing का बहुत आक्रामक तरीके से उपयोग करता है। Browser में चलता ज़रूर है, लेकिन performance के मामले में असलियत अलग है।
मुझे metadata storage method के बारे में जानकारी नहीं मिली। क्या यह पुराने open source RAW editors की तरह हर RAW file के साथ shadow file रखने वाला system है? बहुत सारी shadow files होने पर cloud sync मुश्किल हो जाता है, इसलिए एक बड़ा catalog file भी एक विकल्प हो सकता है। यह भी जानना चाहूँगा कि metadata format खुला है या नहीं, ताकि edits को दूसरे programs में ले जाया जा सके। अच्छा लगा कि Lightroom की monthly payment से बचाने वाला कोई विकल्प आ रहा है। मैं ऐसा user हूँ जो travel जैसी छुट्टियों के दौरान ही RAW edit करता है।
इस्तेमाल में आसान RAW editor की सच में ज़रूरत है। पहले मैं लंबे समय तक Darktable इस्तेमाल करता था, और सिर्फ default settings से ही camera JPEG जैसी image लगभग तुरंत मिल जाती थी। बस अपनी पसंद के हिसाब से direction बदलनी होती थी। लेकिन updates आते-आते skin tones adjust करना बहुत मुश्किल हो गया। अभी मैं CaptureOne pirated version में चला रहा हूँ, लेकिन सच कहूँ तो मैं open source या उचित कीमत वाले legit software को prefer करता हूँ। जानना चाहता हूँ कि क्या default camera·lens profiles built-in हैं।
मैंने इसे Windows 10 और AMD RX 6900 XT पर चलाकर देखा, और 6000x4000 size की DNG files में window drag करना या sliders adjust करना भी काफ़ी धीमा था।
आज ही मैं यह देख रहा था कि Rust में RAW image thumbnails कैसे बनाए जाते हैं, और तभी संयोग से इसी repository को देख रहा था। अजीब तरह से यह पूरी तरह संयोग निकला।