edit-mind

本地视频库自动打标,说句话就能搜到片段

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 搜索知识 🍴 复刻 123 🐛 待处理 15 👀 关注 19
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1815
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

edit-mind 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队IliasHad
官网地址https://orcah.app
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai,computer-vision,deepface,face-recognition,ml,self-hosted,video-editing,video-indexing,video-processing,videos
GitHub 星标★ 1815
上线时间2025-10-20 00:00:00
代码更新2026-10-19
仓库体积176.1 MB
本站数据更新2026-10-22
维护状态活跃
收录时间2026-10-22
浏览次数0

项目介绍

edit-mind 是一个本地优先的视频知识库工具,把散落在硬盘里的视频变成可语义检索的素材库。它用多模态流水线自动分析视频:YOLO 做物体检测、DeepFace 做人脸识别、Whisper 做语音转写,再结合画面与语音内容建立索引,让你用自然语言描述就能找到对应片段。项目用 TypeScript 编写,提供 Docker 部署方式,数据全程留在本机,适合对隐私敏感或不想上传素材到云端的创作者。核心能力包括批量索引视频库、跨模态语义搜索、按人物/物体/台词定位片段,为视频剪辑、素材管理和内容归档提供检索入口。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-22 · 当前星标 ★ 1815

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:进阶 约 15 分钟 部署方式:Docker 7 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 已安装 Docker 和 Docker Compose
  • macOS/Windows 需在 Docker Desktop 配置文件共享;Linux 通常默认开启
  • 可选:NVIDIA GPU 可使用 cuda 版 compose 文件
  • 需先运行 Ollama 服务(README 要求,但节选未给启动命令)

安装与启动步骤

  1. 1创建项目目录

    新建 edit-mind 目录并进入,后续配置都放在该目录。

    mkdir edit-mind
    cd edit-mind
  2. 2配置文件共享

    macOS/Windows 在 Docker Desktop 添加视频目录;Linux 通常默认可用。

  3. 3下载配置模板

    下载 .env、.env.system 和 docker-compose.yml 到当前目录。

    curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/.env.example -o .env
    curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/.env.system.example -o .env.system
    curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/docker-compose.yml -o docker-compose.yml
  4. 4切换 CUDA 配置

    有 NVIDIA GPU 时用 cuda 版覆盖 docker-compose.yml。

    curl -L https://raw.githubusercontent.com/IliasHad/edit-mind/refs/heads/main/docker-compose.cuda.yml -o docker-compose.yml
  5. 5设置媒体路径

    编辑 .env,把 HOST_MEDIA_PATH 改成 Docker 文件共享中添加的视频目录。

  6. 6启动 Ollama

    README 要求先运行 Ollama 服务,但节选未给出具体启动命令。

  7. 7启动容器

    README 未给出生产启动命令;开发模式命令仅用于开发调试。

关键配置

配置项必填说明示例
HOST_MEDIA_PATH是必须与 Docker 文件共享中添加的视频目录一致/Users/yourusername/Videos

如何确认成功

README 未提供明确验证方式;可检查 Docker 容器是否正常运行(端口未说明)。

常见问题

Q:必须用 NVIDIA GPU 吗?

A:不是,README 默认提供 docker-compose.yml;有 NVIDIA GPU 时可改用 docker-compose.cuda.yml。

Q:视频目录怎么配置?

A:在 .env 中设置 HOST_MEDIA_PATH,并确保该路径已加入 Docker 文件共享(macOS/Windows)。

Q:项目可以直接用于生产吗?

A:README 标注仍在活跃开发,尚未 production-ready,可能有功能不完整和 bug。

Q:启动前还要做什么?

A:README 要求先运行 Ollama 服务,但节选未给出具体命令,需参考仓库完整说明。

Q:支持哪些系统?

A:任何安装 Docker 的电脑或服务器;macOS/Windows 需配置文件共享,Linux 通常默认开启。

注意事项

  • README 未给出生产环境 docker-compose 的启动命令,需参考仓库完整文档。
  • README 提到需先运行 Ollama server,但节选未给出启动命令。
  • 项目处于活跃开发阶段,尚未 production-ready。
  • 数据本地处理,注意不要把敏感媒体上传云端。

核心亮点

  • 多模态分析流水线整合 YOLO、DeepFace、Whisper,同时覆盖画面物体、人脸和语音内容
  • 本地优先架构,视频与索引数据不出本机,隐私敏感场景可用
  • 提供 Docker 部署,自托管门槛较低,适合个人和小团队

不足之处

  • 依赖多个重型模型(YOLO、DeepFace、Whisper),首次索引对 GPU 和存储要求较高
  • 1815 星属于成长中项目,长期维护与生态插件丰富度待观察

适用场景

  • 视频创作者从海量素材中按台词或画面内容快速找片段
  • 家庭/团队视频归档,按人物或场景检索历史录像
  • 自托管媒体库搭配本地 AI 检索,替代云端视频分析服务

替代项目

immich、photoprism

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