В середине июля 2024 года состоялся релиз программы для управления коллекцией фотографий digiKam 8.4.0, которую развивают в рамках проекта KDE. Она позволяет импортировать, редактировать и публиковать фотографии, управлять ими, а также работать с изображениями с цифровых камер в формате raw. Исходный код проекта написан на С++ с использованием Qt и библиотек KDE и опубликован на GitHub под лицензией GNU General Public License v2.0. Версия digiKam 8.0 вышла в апреле 2023 года.
Установочные пакеты digiKam 8.4.0 подготовлены для Linux (AppImage, FlatPak), Windows и macOS.
Новая версия digiKam поставляется с внутренним декодером RAW Libraw, обновлённым до версии 2024-02-02. Там также исправлены давние ошибки, присутствующие в старых версиях приложения.
Локализация приложения также была существенна обновлена. Теперь в digiKam и Showfoto доступны 61 различный язык для графического интерфейса.
Онлайн-документация проекта теперь доступна на 15 языках, включая французский, немецкий, испанский, итальянский, японский, китайский и другие.
Разработчики в версии digiKam 8.4.0:
• внесли улучшения для стабильности работы в версии для Windows и перешли там на версию 6 фреймворков Qt и KDE (сборки macOS и Linux по-прежнему работают с Qt 5, но миграция на Qt 6 для них запланирована на этот год);
• завершили переход на фреймворк QtMultimedia с Qt 6 с платформы QtAVPlayer с Qt5, версия QtAV полностью удалена из приложения, что закрыло множество давних ошибок во внутреннем медиаплеере, основанном на бэкенде FFMpeg;
•добавили опцию автоматического тегирования на основе содержимого (Automatic Tagging Based on Contents). Новая опция выполняет автоматическое тегирование коллекций путём анализа контента и определения тем. Один студент команды проекта с лета 2023 года работал над реализацией такой функции на основе механизма глубокого обучения с предварительно обученной моделью. После анализа содержания фотографий инструмент позволяет обнаруживать формы, объекты, места, животных, растения, памятники, сцены и многое другое. Он генерирует серию ключевых слов, связанных с веткой Auto в базе данных. Пользователь проекта должен просмотреть все новые элементы, предварительно тегированные системой, чтобы подтвердить обнаружение корректного содержимого.
В планах команды проекта портировать версию для macOS на Apple Silicon. В основном это уже доступно, поскольку код digiKam на этой платформе компилируется нормально, а команде осталось доработать вопросы с упаковкой дистрибутива. Пока что в проекте для macOS с Apple Silicon используется транслятор Rosetta 2.
