Edit Mind
Edit Mind는 오디오를 전사하고, 프레임을 분석하며(객체/얼굴/텍스트/장면), 다중 모드 임베딩을 구축하고, 클라우드에 업로드하지 않고도 자연어를 사용하여 푸티지에서 정확한 순간을 검색하고 이동할 수 있게 하는 로컬 우선 비디오 지식 기반입니다.
https://edit-mind.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Jul 28, 2026
Edit Mind이란?
Edit Mind는 많은 푸티지를 가지고 있지만 특정 순간을 빠르게 찾는 데 어려움을 겪는 크리에이터와 팀을 위한 프라이버시 우선 도구입니다. 이 도구는 비디오에서 말하는 내용과 보이는 내용을 인덱싱하여 개인 비디오 라이브러리를 검색 가능한 지식 기반으로 전환한 다음, 일반 영어로 쿼리할 수 있도록 합니다(예: "내가 책상에 앉아 신나 보이는 순간을 찾아줘"). Edit Mind는 자체 호스팅 오픈 소스 스택(Docker 기반)으로 제공되며, macOS 및 Windows용 상용 데스크톱 앱으로도 제공되어 모든 것을 원클릭 설치 프로그램으로 패키징하고 DaVinci Resolve 및 Final Cut Pro와 같은 편집 도구와의 직접적인 통합을 추가합니다.
Edit Mind의 주요 기능
Edit Mind는 온디바이스 AI로 개인 영상을 색인화하여 자연어를 사용하여 정확한 순간을 검색할 수 있도록 하는 로컬 우선 비디오 지식 베이스입니다. 타임코드가 있는 오디오를 전사하고, 개체, 얼굴, 화면 텍스트 및 장면 설명을 위해 프레임을 분석한 다음, 이러한 신호를 로컬 데이터베이스에 저장된 다중 모드 임베딩으로 융합하여 미디어를 비공개로 유지하고 클라우드에서 분리합니다. 색인화 및 검색을 위한 자체 호스팅(Docker) 워크플로와 편집 워크플로(Final Cut Pro 및 DaVinci Resolve와 같은 통합 포함)로의 빠른 핸드오프에 중점을 둔 데스크톱 동반 앱을 지원하여 대규모 비디오 라이브러리를 검색하는 데 소요되는 시간을 줄이는 것을 목표로 합니다.
타임코드 전사 (Whisper): 타임스탬프와 함께 음성 오디오를 자동으로 전사하여 인용문, 이름 및 주제를 검색 가능하게 하고 올바른 순간으로 직접 이동할 수 있습니다.
다중 모드 프레임 분석: 비디오 프레임을 분석하여 개체(예: YOLO)를 감지하고, 얼굴(예: DeepFace)을 인식하고, 화면 텍스트를 읽고, 더 풍부한 검색을 위한 자연어 장면 설명을 생성합니다.
영상 전반에 걸친 의미론적 검색: 평이한 언어(예: '내가 책상에 앉아 흥분한 모습을 찾아줘')로 검색하여 관련 장면을 검색하고 신뢰도 점수와 함께 정확한 프레임으로 이동합니다.
로컬 색인화 + 온디바이스 벡터 데이터베이스: 텍스트/시각/오디오 신호를 로컬에 저장된 다중 모드 벡터로 융합하여 클라우드에 '0바이트'의 영상을 업로드하지 않고도 빠른 검색을 가능하게 합니다.
자체 호스팅 Docker 워크플로: 자신의 하드웨어에서 라이브러리를 색인화하고 검색하기 위해 오픈 소스 스택을 원하는 로컬 인프라 사용자를 위한 Docker 준비 설정입니다.
편집기 워크플로 핸드오프 (데스크톱 + NLE 플러그인): 데스크톱 앱 경로는 발견된 클립을 편집 타임라인으로 직접 전송하여 흐름을 유지하는 데 중점을 둡니다. DaVinci Resolve 및 Final Cut Pro는 준비되어 있으며 Premiere Pro가 출시될 예정입니다.
Edit Mind의 사용 사례
비디오 편집 팀 및 단독 제작자: 수 테라바이트의 영상에서 정확한 인용문, 반응 또는 B-롤 순간을 빠르게 찾아낸 다음, 프레임으로 이동하여 클립을 내보내거나 NLE로 보내 러프 컷 속도를 높입니다.
다큐멘터리 및 저널리즘 아카이브: 인터뷰 및 현장 영상을 색인화하여 제작자가 민감한 자료를 로컬에 보관하면서 주제, 사람 또는 시각적 요소(개체/장면)로 검색할 수 있도록 합니다.
NDA 또는 미공개 콘텐츠를 처리하는 기업: 온프레미스에서 영상을 처리하고 검색하여 개인 정보를 유지합니다. 이는 내부 검토, 마케팅 촬영, 제품 데모 또는 기밀 제작에 유용합니다.
기록된 세션을 분석하는 연구원: 음성 콘텐츠 및 시각적 단서로 긴 녹음(연구, 사용성 테스트, 강의)을 검색하여 수동으로 스크러빙하지 않고 관련 세그먼트를 찾습니다.
개인 및 가족 미디어 라이브러리: 대규모 홈 비디오 컬렉션을 순간, 사람 및 장면별로 검색 가능하게 만듭니다. 이는 '모든 것을 촬영했지만' 나중에 특정 이벤트를 찾을 수 없을 때 유용합니다.
장점
로컬 우선 개인 정보 보호: 온디바이스 처리 및 로컬 저장소로 영상이 사용자 기기에 유지됩니다.
다중 모드 색인화(전사 + 개체 + 얼굴 + OCR + 장면 설명)는 텍스트 전용 도구보다 풍부한 검색을 가능하게 합니다.
편집 워크플로 초점: 프레임으로 이동 결과 및 NLE 통합은 검색에서 타임라인까지의 마찰을 줄입니다.
단점
활발한 개발 중 / 프로덕션 준비 미완료: 기능이 불완전할 수 있고 버그가 발생할 수 있습니다.
계산 및 시간 소모적인 색인화: 대규모 라이브러리는 하드웨어 및 설정에 따라 상당한 처리 시간이 소요될 수 있습니다.
자체 호스팅 경로는 설정 오버헤드(Docker, 모델 종속성)를 수반할 수 있으며 데스크톱 핸드오프 흐름에 비해 수동 클립 내보내기/가져오기가 필요할 수 있습니다.
Edit Mind 사용 방법
1) 설정 경로 선택 (자체 호스팅 vs 데스크톱 앱): Edit Mind를 실행할 방법을 결정하세요:
- 자체 호스팅(오픈 소스): Docker Compose를 통해 실행하고 로컬에서 인덱싱한 다음 클립을 수동으로 다운로드/가져와 편집기에 넣습니다.
- 데스크톱 앱: NLE로 원클릭 핸드오프가 가능한 로컬 데스크톱 환경 (예: Final Cut Pro로 보내기; DaVinci Resolve 플러그인 포함; Premiere Pro는 곧 출시 예정으로 표시됨).
2) 미디어 라이브러리 위치 준비: 비디오가 포함된 폴더(로컬 디스크, 외장 드라이브 또는 NAS 마운트)를 정리하세요. Edit Mind는 푸티지를 사용자 컴퓨터/저장소에 보관하도록 설계되었습니다(클라우드 업로드 없음).
3) (자체 호스팅) Docker 설치 및 확인: Edit Mind를 실행할 컴퓨터/서버에 Docker(및 Docker Compose)를 설치하세요. 이 프로젝트는 Docker가 설치된 모든 컴퓨터 또는 서버에서 작동하도록 설계되었습니다.
4) (자체 호스팅) 미디어 폴더에 대한 Docker 파일 액세스 구성: 시작하기 전에 컨테이너가 비디오 폴더를 읽을 수 있도록 Docker를 구성하세요.
- macOS/Windows: 미디어 폴더/드라이브가 Docker와 공유되는지 확인하세요.
- Linux: 파일 공유는 일반적으로 기본적으로 활성화되어 있습니다.
이 단계는 Edit Mind가 푸티지를 인덱싱하는 데 필요합니다.
5) (자체 호스팅) Edit Mind 코드 가져오기: 저장소를 복제하고 다음을 입력하세요:
- git clone https://github.com/iliashad/edit-mind
- cd edit-mind
6) (자체 호스팅) 환경 파일 구성: Edit Mind는 두 개의 파일 환경 구성을 사용합니다. 컨테이너가 푸티지가 어디에 있고 로컬 데이터베이스/메타데이터를 어디에 저장해야 하는지 알 수 있도록 필요한 값(특히 미디어 폴더의 경로/마운트 및 모든 앱 설정)을 채우세요.
7) (자체 호스팅) Docker Compose로 Edit Mind 시작: Docker Compose를 사용하여 스택을 실행하세요(프로젝트에서 의도한 대로). 그러면 웹 앱과 지원 서비스(예: 분석 파이프라인 + 로컬 데이터베이스)가 컨테이너 내에서 시작됩니다.
8) 비디오 추가/인덱싱 (로컬 지식 기반 구축): Edit Mind를 비디오 라이브러리에 연결하고 인덱싱을 시작하세요. 인덱싱하는 동안 Edit Mind는 다음을 수행합니다:
- 타임코드와 함께 오디오를 전사합니다(Whisper).
- 프레임을 분석합니다(YOLO를 통한 객체, DeepFace를 통한 얼굴, 화면 텍스트, 장면 설명).
- 신호를 다중 모드 벡터로 융합하고 장치 내 데이터베이스에 저장합니다(로컬 우선; 사용자 컴퓨터에서 0바이트도 나가지 않습니다).
9) 분석 완료 대기 (첫 실행은 시간이 걸릴 수 있음): 인덱싱 시간은 라이브러리 크기 및 하드웨어에 따라 다릅니다. 라이브러리가 수천 개의 비디오로 확장됨에 따라 성능이 저하될 수 있으므로 초기 인덱싱을 적절하게 계획하세요.
10) 자연어를 사용하여 푸티지 검색: 일반 언어 쿼리를 사용하여 라이브러리 전체에서 순간을 찾으세요. 예를 들어:
- "@ilias가 AI에 대해 이야기하는 장면"
- "고양이가 나타나는 모든 장면을 찾아줘"
검색은 말한 단어(스크립트), 객체, 얼굴 및 장면 설명을 일치시킬 수 있습니다.
11) 결과를 열고 정확한 프레임/타임코드로 이동: 검색 결과에서 일치하는 장면을 열고 제공된 프레임/타임코드 이동 기능을 사용하여 원본 비디오의 해당 순간으로 직접 이동하세요.
12) (자체 호스팅) 찾은 순간을 내보내고 편집기로 수동으로 가져오기: 자체 호스팅 워크플로에서 순간을 찾은 후:
1) 결과 다운로드 (클립 또는 ZIP)
2) NLE로 전환
3) 다운로드한 미디어를 수동으로 가져오기
이것은 오픈 소스 스택에 대한 예상되는 절충안입니다.
13) (데스크톱 앱) 클립을 NLE로 직접 전송 (편집 흐름 유지): 데스크톱 워크플로에서 순간을 찾은 후:
1) 편집기로 "보내기" 클릭 (예: Final Cut Pro)
2) 파일 내보내기 또는 드래그 없이 계속 편집
DaVinci Resolve 통합은 준비 완료로 표시되어 있으며, Adobe Premiere Pro는 곧 출시 예정으로 표시되어 있습니다.
14) 라이브러리를 비공개 및 로컬로 유지: 로컬 우선 설정을 유지하세요: 푸티지는 디스크/어레이/백업에 유지되며, 검색은 인덱싱부터 결과까지 로컬로 유지됩니다. NDA, 미공개 콘텐츠 및 개인 아카이브에 유용합니다.
Edit Mind 자주 묻는 질문
Edit Mind는 영상을 색인화하여(전사 + 프레임/장면 분석 + 다중 모드 임베딩) 자연어로 순간을 검색하고 정확한 프레임으로 이동할 수 있도록 하는 로컬 우선 비디오 지식 기반입니다.
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