Un fotógrafo documenta el desarrollo de un flujo de trabajo automatizado para escanear y editar rollos de película 35mm, reduciendo el tiempo de procesamiento de 4 horas a un sistema integrado. El proyecto, que duró 11 días y 64 commits, busca eliminar la intervención manual en tareas repetitivas como la inversión de negativos, la eliminación de polvo y la indexación de metadatos. El sistema utiliza VueScan para la captura física, Python con NumPy para la corrección de color basada en la densidad de la película, y modelos de IA como LaMa para la eliminación de partículas. Además, Qwen3-VL genera etiquetas automáticamente mediante Ollama. El resultado final se publica en una galería web con 22 rollos y 314 fotos, diseñada con un estilo visual que simula la presentación de rollos de película en una mesa de feltro. Este enfoque permite al fotógrafo centrarse en la toma de imágenes, delegando la postproducción técnica en herramientas de código abierto y modelos de lenguaje locales.
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