Gerenciador de guarda-roupa auto-hospedado: fotografe as roupas, deixe a IA classificá-las e receba sugestões diárias de looks conforme o clima e a ocasião.
786163PythonMITAtualizado anteontem
IliasHad/edit-mind
Base de conhecimento de vídeos auto-hospedada e local-first que indexa seus vídeos com transcrição, análise de quadros e embeddings, permitindo buscar cenas em linguagem natural.
Alternativa open source a:Google Photos
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- Issues abertas
- 15
- Último commit
- há 4 meses
O que é?
O Edit Mind indexa uma biblioteca de vídeos executando transcrição, análise de quadros e embeddings de vários modelos em cada arquivo. Ele detecta objetos, rostos e textos e extrai metadados de cada cena, para que você possa buscar por palavras faladas, objetos ou pessoas e ir direto às cenas correspondentes.
O app roda inteiramente na sua própria máquina ou servidor. Ele é iniciado com Docker Compose e combina um app web em React Router, um serviço de tarefas em segundo plano em Node.js que usa BullMQ, um serviço de ML em Python com PyTorch e Whisper, ChromaDB para busca vetorial e PostgreSQL via Prisma. Um observador em segundo plano detecta novos arquivos de vídeo nas pastas adicionadas.
Para consultas em linguagem natural e enriquecimento de metadados, você pode configurá-lo para usar um modelo local do Ollama ou a Gemini API. O projeto está em desenvolvimento ativo e ainda não está pronto para produção. Um app desktop comercial opcional para macOS e Windows é oferecido separadamente.
Recursos principais
- 01Transcreve o áudio falado dos vídeos com Whisper.
- 02Detecta objetos, rostos e textos nos quadros dos vídeos.
- 03Busca vídeos e cenas específicas em linguagem natural usando a busca vetorial do ChromaDB.
- 04Monitora as pastas configuradas e coloca novos arquivos na fila para processamento em segundo plano.
- 05Roda localmente no Docker, com um arquivo Compose opcional para CUDA e GPUs NVIDIA.
Casos de uso
- Encontrar um momento em um grande arquivo pessoal ou familiar de vídeos pelo que foi dito ou por quem aparece.
- Localizar b-roll ou cenas específicas em bibliotecas de filmagens para edição de vídeo.
- Auto-hospedar um serviço privado de busca em vídeos sem enviar as filmagens para serviços na nuvem.
Início rápido
- 1
Execute o script de instalação de uma única linha
Instale seguindo as instruções oficiais do README - 2
Inicie todos os serviços com o Docker Compose
docker compose up - 3
Abra o aplicativo web no navegador e faça login
Antes de usar
- O projeto está em desenvolvimento ativo e ainda não está pronto para produção.
- Ele usa uma licença própria, a Edit Mind License, em vez de uma licença padrão de código aberto. Consulte LICENSE.md antes de usar.
- A configuração requer Docker e um modelo local do Ollama ou uma chave de API do Gemini.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é edit-mind?
- Base de conhecimento de vídeos auto-hospedada e local-first que indexa seus vídeos com transcrição, análise de quadros e embeddings, permitindo buscar cenas em linguagem natural. O Edit Mind indexa uma biblioteca de vídeos executando transcrição, análise de quadros e embeddings de vários modelos em cada arquivo. Ele detecta objetos, rostos e textos e extrai metadados de cada cena, para que você possa buscar por palavras faladas, objetos ou pessoas e ir direto às cenas correspondentes.
- edit-mind é gratuito? Qual é a licença?
- edit-mind é open source sob a licença Other. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- edit-mind ainda é mantido?
- Atualizado nos últimos 6 meses. O último commit de edit-mind foi em 30 de jun. de 2026.
- Para que posso usar edit-mind?
- Encontrar um momento em um grande arquivo pessoal ou familiar de vídeos pelo que foi dito ou por quem aparece. Localizar b-roll ou cenas específicas em bibliotecas de filmagens para edição de vídeo. Auto-hospedar um serviço privado de busca em vídeos sem enviar as filmagens para serviços na nuvem.
- Como instalar edit-mind?
- Execute o script de instalação de uma única linha Inicie todos os serviços com o Docker Compose: docker compose up Abra o aplicativo web no navegador e faça login
- Onde consigo edit-mind?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/IliasHad/edit-mind
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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