Assistente de reuniões com IA e foco em privacidade, que grava, transcreve e resume reuniões localmente no macOS e Windows, com resumos opcionais via Ollama ou LLM na nuvem.
31,9 mil3,6 milRustMITAtualizado mês passado
Aseiel/VideoHighlighter
Aplicativo gratuito para desktop e uso offline que pontua e explica momentos de destaque em vídeos locais com sinais de cena, movimento, áudio, objetos e transcrição.
Alternativa open source a:Descript
Twelve Labs
Runway
- Estrelas
- 255
- Forks
- 33
- Issues abertas
- 1
- Último commit
- ontem
O que é?
VideoHighlighter é um aplicativo local para desktop que encontra os momentos importantes em vídeos que você não quer enviar para a internet. Basta adicionar as imagens brutas, e o app pontua os trechos com base em mudanças de cena, movimento, áudio, objetos e ações detectados e na transcrição; depois, exporta um vídeo de melhores momentos e clipes individuais. A análise é feita na sua máquina, e o fluxo básico não precisa de chave de API.
Cada momento selecionado vem com um relatório que detalha a pontuação de cada sinal, mostra o que foi detectado e lista os trechos com pontuação alta que ficaram de fora. Afirmações baseadas apenas na transcrição são marcadas como não mensuradas, em vez de receberem uma pontuação. Também é possível criar regras de composição que combinam detecções — como um objeto dentro de outro ou uma contagem mantida ao longo de um intervalo — e dar um nome ao evento resultante.
O app funciona no Windows, macOS e Linux, com suporte a GPUs Intel, AMD e NVIDIA. Inclui uma aba Auto que pode importar o conteúdo de um cartão de câmera, cortar os melhores momentos, montar um vídeo e adicionar música, além de transcrições e legendas geradas com Whisper. É licenciado sob AGPL-3.0.
Recursos principais
- 01Pontua trechos com base em sinais de cena, movimento, áudio, objetos, ações e transcrição.
- 02Mostra a pontuação detalhada de cada sinal para explicar por que cada momento foi selecionado.
- 03Permite definir regras de composição que transformam combinações de detecções em eventos nomeados.
- 04Exporta vídeos de melhores momentos e clipes individuais.
- 05Gera transcrições e legendas localmente com Whisper.
- 06Funciona offline e oferece suporte a GPUs Intel, AMD e NVIDIA.
Casos de uso
- Resumir uma transmissão ao vivo ou VOD longo em um vídeo curto de melhores momentos.
- Revisar imagens de câmeras de segurança ou câmeras de trilha para encontrar os minutos em que algo se moveu.
- Transformar o conteúdo de um cartão de GoPro ou drone em um filme editado com música.
- Criar capítulos e legendas para entrevistas, aulas ou podcasts longos.
Início rápido
- 1
Instalar a partir do código-fonte no Linux (inclui FFmpeg)
pip install -r requirements.txt - 2
Iniciar o app
python main.py
Antes de usar
- A versão para Windows não tem assinatura de código, então você precisa confirmar um aviso para executá-la.
- Para abrir a versão para macOS, é necessário remover a flag de quarentena uma única vez.
- O software é distribuído sob a licença AGPL-3.0; portanto, versões modificadas oferecidas por uma rede devem disponibilizar o código-fonte.
- Alguns recursos, como sobreposições de objetos em tempo real e detecção de vocabulário aberto, estão disponíveis apenas na edição Pro paga, vendida separadamente.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é VideoHighlighter?
- Aplicativo gratuito para desktop e uso offline que pontua e explica momentos de destaque em vídeos locais com sinais de cena, movimento, áudio, objetos e transcrição. VideoHighlighter é um aplicativo local para desktop que encontra os momentos importantes em vídeos que você não quer enviar para a internet. Basta adicionar as imagens brutas, e o app pontua os trechos com base em mudanças de cena, movimento, áudio, objetos e ações detectados e na transcrição; depois, exporta um vídeo de melhores momentos e clipes individuais. A análise é feita na sua máquina, e o fluxo básico não precisa de chave de API.
- VideoHighlighter é gratuito? Qual é a licença?
- VideoHighlighter é open source sob a licença AGPL-3.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- VideoHighlighter ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de VideoHighlighter foi em 18 de out. de 2026.
- Para que posso usar VideoHighlighter?
- Resumir uma transmissão ao vivo ou VOD longo em um vídeo curto de melhores momentos. Revisar imagens de câmeras de segurança ou câmeras de trilha para encontrar os minutos em que algo se moveu. Transformar o conteúdo de um cartão de GoPro ou drone em um filme editado com música. Criar capítulos e legendas para entrevistas, aulas ou podcasts longos.
- Como instalar VideoHighlighter?
- Instalar a partir do código-fonte no Linux (inclui FFmpeg): pip install -r requirements.txt Iniciar o app: python main.py
- Onde consigo VideoHighlighter?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/Aseiel/VideoHighlighter
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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