VideoHighlighter README

The project's README from github.com/Aseiel/VideoHighlighter. As one markdown file: README.md.

VideoHighlighter

Discord

VideoHighlighter

English | 中文 | 日本語 | Español

Find and explain the moments that matter in footage you won't upload — then export a cut, on your machine.

A local desktop app. Drop in raw video; it scores strong moments from scene, motion, audio, objects, actions and the transcript, shows you why each one scored on a signal timeline and in a report, then exports a highlight reel and the individual clips. Nothing is uploaded for analysis, and the basic pipeline needs no API key.

Free and open source (AGPL-3.0). Windows, macOS, Linux. Intel, AMD and NVIDIA GPUs.

It's free. To make sure you see new releases in future, please click the motivation button: the ⭐ at the top of the page. It's the cheapest payment we accept.

What people use it for

Not sure which detector fits your footage? docs/DETECTION-GUIDE.md covers what each one is good at and where it falls down.

What makes it different

Every run explains itself. The report is the arithmetic behind each kept moment — the per-signal point breakdown, what fired, what scored well and still missed the cut. It names the claims that came from the transcript and were never measured, instead of scoring them anyway. Open a real one →

Composition rules. You say what a combination of detections means for your footage — one class inside another, counted, held over a window — and that becomes an event under a name you choose. Because a rule re-reads detections that already exist, editing one and re-running costs milliseconds.

Preview

VideoHighlighter

Timeline Viewer

Timeline Viewer

Demo

https://github.com/user-attachments/assets/5c85af94-9228-4537-926a-1ed7a91fa5ee

Install

Grab a build from Releases:

Portable builds, GPU setup, where it writes, and fixing an oversized UI: docs/INSTALL.md.

Documentation

Choosing a detector Objects, actions, CLIP search, composition rules — what each is for
Why these moments What the report contains and why it is built that way
The Auto pipeline Card → ingest → script → music → reel, resumable
Installing Every platform, GPU backends, settings
Training a model Label your own class and train it
Community models Install models other people trained, publish your own
Intel GPU · AMD GPU Vendor-specific acceleration
Remote ollama Run the local LLM on another box on your LAN

Pro edition

VideoHighlighter — this repository — is free software under AGPL-3.0, and stays that way. It includes offline analysis, live face detection, VR side-by-side playback, CLIP search, the composition engine, model training and the model hub.

VideoHighlighter Pro is a separate paid edition that adds real-time work on top: live object and action overlays during playback, teaching a category by drawing a box around it, find-more-like-this search, open-vocabulary detection and counter/scoreboard detection.

Explanation is not among them. The report, the findings and the advisor are identical in both editions — a cloud tool gives you a button and a result you cannot interrogate; answering "why", locally, is what this is instead.

Community

VideoHighlighter occasionally has feelings about your footage. When it does: join the Discord and yell in #support, I'm usually around. Bugs and ideas are welcome in Issues.

License

Copyright (C) 2026 Przemysław Kreft and Meric Donmezer.

Released under the GNU Affero General Public License v3.0 — use, modify and distribute it freely, provided modified versions, including ones offered over a network, make their complete source available under the same license. Full text in LICENSE; notice in COPYRIGHT.

Contributors keep copyright in their own work — see CONTRIBUTING.md and CLA.md. VideoHighlighter is also offered under a separate commercial license by the copyright holders.

Background

This started as a personal tool to generate subtitles for videos, for my 7-year-old son. Over time it turned into a highlights generator for movies, sports and personal footage. The goal is unchanged: speed up video analysis, generate highlights you can explain, and create subtitles automatically — without uploading footage you would rather keep local.

Stars History

VideoHighlighter (Aseiel/VideoHighlighter)

Searching Database…

Что это такое?Бесплатное настольное приложение с открытым кодом, которое находит и объясняет яркие моменты в вашем видео, а затем экспортирует нарезку лучших моментов и отдельные клипы — офлайн-альтернатива Twelve Labs, Runway и Descript.
Это настольное приложение или облачный сервис?Локальное настольное приложение для Windows, macOS и Linux: вы загружаете в него исходное видео, а распознавание, оценка и экспорт выполняются на вашем же компьютере.
Как установить его на Windows, macOS или Linux?Из Releases: запустите 00-VideoHighlighter-Windows-Setup.exe на Windows (для одного пользователя, без прав администратора) или перетащите .dmg в Applications на macOS; из исходников: pip install -r requirements.txt && python main.py. FFmpeg входит в комплект.
Установщик Windows вызывает предупреждение SmartScreen — это нормально?Да — сборка пока не имеет цифровой подписи, поэтому нажмите «Подробнее» → «Выполнить в любом случае». На macOS также нужно один раз снять флаг карантина командой xattr -dr com.apple.quarantine /Applications/VideoHighlighter.app.
Моё видео куда-то загружается, когда оно его анализирует?Нет — анализ, распознавание и локальная транскрипция через Whisper работают полностью офлайн, а базовому конвейеру не нужен API-ключ. Можно даже держать LLM через Ollama на другом компьютере в вашей локальной сети.
Что означает лицензия AGPL-3.0, если я изменю программу или размещу её у себя?Ей можно свободно пользоваться, изменять и распространять её, но изменённые версии — в том числе те, что предоставляются через сеть, — должны открывать полный исходный код под той же лицензией. Отдельно предлагается и коммерческая лицензия.
Нужна ли видеокарта NVIDIA, или подойдут AMD и Intel?Подойдёт любая из трёх — работает на Windows, macOS и Linux с видеокартами Intel, AMD и NVIDIA, есть руководства по ускорению для каждого производителя, а также бэкенды CUDA и OpenVINO.
Есть ли что-то, что доступно только в платной версии Pro?Нет. Бесплатная версия уже включает офлайн-анализ, распознавание лиц в реальном времени, воспроизведение VR side-by-side, поиск через CLIP, движок монтажа, обучение моделей и сообщество с общими моделями. Pro — отдельная платная редакция, добавляющая только работу в реальном времени: живые подсказки поверх видео при воспроизведении, обучение категории обведением рамки, поиск «похожего на это», детекцию с открытым словарём и счёта/табло — а объяснимый отчёт в обеих версиях одинаковый.
Почему автор это создал?Всё началось как личный инструмент для генерации субтитров к видео для семилетнего сына автора, а потом выросло в генератор лучших моментов из фильмов, спорта и личных записей. Цель осталась той же: быстрый и понятный анализ видео и автоматические субтитры без загрузки записей, которые вы предпочли бы держать у себя.
Какие модели работают под капотом?Детекторы сцен, движения, звука, объектов и действий, визуальный поиск на основе CLIP и локальная транскрипция через Whisper; визуальная LLM работает через Ollama (LLaVA, а CUDA и OpenVINO указаны в темах репозитория). Файл docs/DETECTION-GUIDE.md описывает, в чём силён каждый детектор и где он ошибается.
Creator
Aseiel
Size
238.5 MB
Stars
212
Age
1y
Commits · 90 Days