Edit Mind
Edit Mind 是一個開源、AI 驅動的影片索引和語義搜尋平台，使用戶能夠使用自然語言查詢來分析和搜尋影片內容，其功能包括轉錄、幀分析、人臉辨識和物件偵測。
https://github.com/iliashad/edit-mind?ref=producthunt&utm_source=aipure
產品資訊
更新時間：2026年02月09日
什麼是 Edit Mind
Edit Mind 是 Google Video Intelligence API 的自託管替代方案，旨在幫助使用者有效管理和搜尋大型影片庫。它是一個 Web 應用程式，透過 Docker 在您的電腦或伺服器上本地執行，在尊重使用者隱私的同時提供強大的 AI 驅動的影片分析功能。該專案目前正在積極開發中，旨在作為編輯的第二大腦，用於影片內容管理。
Edit Mind 的主要功能
Edit Mind 是一個開源影片索引和搜尋平台，它使用人工智慧來分析影片內容的多個維度，包括轉錄、物件偵測、人臉識別和情感分析。它使用戶能夠使用自然語言查詢搜尋影片內容並提取特定場景，所有這些都在本地運行以確保隱私。
人工智慧驅動的影片分析: 使用各種人工智慧模型自動提取元數據，包括人臉識別、轉錄、物件偵測、文字偵測和場景分析
自然語言搜尋: 支援使用由向量資料庫 (ChromaDB) 和人工智慧模型（如 Google Gemini 或 Ollama）支援的對話式查詢來搜尋影片
本地處理與隱私: 完全在本地基礎架構上使用 Docker 容器運行，確保資料隱私和安全
多模式索引: 為文字、視覺和音訊資料建立單獨的集合，以支援全面的多模式搜尋功能
Edit Mind 的使用案例
內容創作與編輯: 幫助內容創作者和影片編輯者快速定位大型影片庫中的特定場景或時刻
研究與分析: 使研究人員能夠分析影片內容，以了解多個錄音中的模式、行為或特定元素
個人媒體管理: 允許個人組織和搜尋個人影片收藏，例如 GoPro 影片或家庭影片
教育內容管理: 幫助教育工作者和學生搜尋講座錄音或教育內容，以查找特定主題或概念
優點
完全本地部署，確保隱私和資料控制
全面的人工智慧驅動分析功能
開源，具有積極的開發和社群支援
缺點
目前正在積極開發中，尚未準備好投入生產
需要大量的計算資源進行處理
對於非技術用戶來說，設定過程可能很複雜
如何使用 Edit Mind
安裝先決條件: 在您的電腦上安裝 Docker Desktop 並確保它正在執行
建立專案目錄: 建立一個名為 'edit-mind' 的新目錄，並使用終端機指令導航到該目錄中：mkdir edit-mind && cd edit-mind
配置 Docker 檔案共享: 開啟 Docker Desktop，前往 Settings > Resources > File Sharing 並新增儲存影片的路徑（例如，/Users/yourusername/Videos）。點擊 Apply & Restart
下載設定檔: 使用 curl 指令下載所需的設定檔，以從 GitHub 儲存庫取得 .env.example、.env.system.example 和 docker-compose.yml
配置環境變數: 編輯 .env 檔案以設定您的影片資料夾路徑、選擇 AI 模型（Ollama、Local Model 或 Gemini API），並使用 openssl 指令產生安全金鑰
啟動服務: 執行 'docker compose up' 指令以啟動所有需要的服務
存取應用程式: 開啟 Web 瀏覽器並前往 http://localhost:3745（或 Safari 使用者請使用 http://127.0.0.1:3745）
初始登入: 使用預設憑證登入 - email: [email protected], password: admin
配置影片資料夾: 導航至 Settings (http://localhost:3745/app/settings)，點擊 'Add Folder'，從您配置的媒體路徑中選擇一個資料夾
啟動影片處理: 點擊新增的資料夾並選擇 'Rescan' 以開始處理影片。系統將自動使用 AI 分析影片以進行轉錄、物件偵測和人臉辨識
搜尋影片: 處理完成後，使用自然語言查詢來搜尋您的影片，根據口語、物件、人臉或其他偵測到的元素
Edit Mind 常見問題
Edit Mind 是一個自託管的 Web 應用程式，它使用 AI 功能索引影片，包括物件偵測、人臉識別、情感分析，並透過自然語言查詢實現語義搜尋。它被設計為 Google Video Intelligence API 的本地替代方案。
与 Edit Mind 类似的最新 AI 工具
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