cerul-ai/cerul: AI가 비디오를 이해하고, 기억하며, 접근하도록 돕는 오픈소스 코어
요약
Cerul은 오픈 소스 비디오 처리 코어 및 CLI 도구로, 로컬 비디오 파일을 검색 가능한 라이브러리로 변환합니다. 사용자는 특정 순간의 설명, 화면 텍스트, 음성 등을 이용해 원하는 클립을 찾아 저장할 수 있습니다. 이는 일반적인 비디오 폴더와 자체 모델 API 키를 활용하여 작동하며, macOS 및 Linux 환경을 지원합니다.
핵심 포인트
- 비디오를 검색 가능한 라이브러리로 변환하는 오픈소스 코어입니다.
- 의미(Semantic) 또는 참조 이미지로 원하는 클립을 찾을 수 있습니다.
- 음성 전사 및 로컬 OCR 기능을 결합하여 텍스트 검색이 가능합니다.
- CLI 도구이며, `cerul index` 명령어로 인덱싱하고 `cerul search`로 검색할 수 있습니다.

AI가 비디오를 이해하고, 기억하며, 접근하도록 돕습니다.
오픈 소스 비디오 처리 코어 및 CLI입니다. Cerul 계정 없이 자체 모델 엔드포인트를 사용할 수 있습니다.
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Cerul은 로컬 비디오를 검색 가능한 라이브러리로 변환합니다. 특정 순간을 설명하거나, 화면에 표시되거나 말하는 텍스트를 찾아 일치하는 클립을 저장할 수 있습니다. 일반적인 비디오 폴더와 자체 모델 API 키를 사용하여 작동합니다.
의미 또는 예시로 검색. 문장이나 참조 이미지를 사용하세요.
음성 및 화면 텍스트 찾기. 전사(Transcription)에 로컬 임베디드 OCR을 결합했습니다.
유용한 결과 유지. 클립과 구조화된 의미론적 주석을 내보냅니다.
중단했던 지점부터 재개. 완료된 작업은 캐시됩니다. 중단 후 다시 실행하세요.
Cerul은 비디오를 검색하고 클립을 저장하기 위한 명령줄 도구입니다. 다운로드에는 필요한 미디어 도구와 OCR 모델이 포함되어 있습니다.
macOS Apple Silicon 및 **Linux x86_64 (Ubuntu 24.04 이상)**을 지원합니다.
curl -fsSL https://cerul.ai/install.sh | sh
나중에 cerul upgrade
를 실행하면 이 버전 위에 최신 릴리스가 설치되고 작업 공간, 키 및 주석은 그대로 유지됩니다.
cerul index ./demo.mp4
처음 사용할 때는 프롬프트를 따라 Gemini API 키를 입력하거나, cerul auth set으로 미리 저장하세요.
. Cerul은 향후 실행을 위해 컴퓨터에 보관합니다.
중요 사항
모델 처리는 비디오 데이터를 Gemini로 전송하며 API 요금이 발생할 수 있습니다. 정확히 무엇이 전송될지 확인하려면 모든 명령 앞에 --dry-run을 먼저 실행하세요.
무엇이 인덱싱되었고 다음에 무엇을 해야 하는지 보려면 언제든지 cerul만 실행하세요.
cerul search
결과는 번호가 매겨지므로 `cerul open 2`로 비디오 플레이어에서 두 번째 순간을 터미널을 벗어나지 않고 재생합니다.
**정리하기 (Cleaning up)**
cerul remove ./demo.mp4 # 인덱스와 사이드카를 제거하고, 비디오는 유지합니다.
cerul remove --cache # 재사용 가능한 디스크 공간을 확보합니다.
셸 자동 완성(Shell completions)은 설치 가이드에 있습니다.
로봇 시연 레이블, 인간 손 추적, LeRobot 데이터세트 및 주석이 달린 리뷰 비디오는 Cerul Robotics에서 관리합니다. 명령어와 기존 데이터는 마이그레이션 가이드를 참조하세요.
다음 프롬프트를 터미널을 사용할 수 있는 에이전트에 복사해 넣으세요:
Install Cerul by following https://github.com/cerul-ai/cerul/blob/main/docs/agent-setup.md. Help me set up my Gemini API key securely, search a local video, and save a matching clip. Teach me the commands in my language.
기술(skills)을 읽는 에이전트는 Cerul 자체로부터 전체 명령줄을 학습할 수 있습니다:
`cerul skill --install claude # 또한: codex, pi 또는 --dir ./skills`
에이전트 설정 가이드 → · 에이전트 계약 →
| 목표 | 명령어 | 언제 사용해야 하는가 |
|---|---|---|
| 폴더 인덱싱 | `cerul index ./videos` | 하위 폴더를 탐색하고 이미 완료된 작업은 건너뜁니다 |
| 작업 미리보기 | `cerul --dry-run index ./videos` | 비용을 지불하기 전에 계획과 모델 호출할 내용을 확인합니다 |
| 진행 상황 확인 | `cerul status` | 중단 후, 또는 사이드카가 어디에 있는지 찾을 때 |
| 비디오 검색 | `cerul search "opening a door" --in ./demo.mp4` | 라이브러리의 나머지 부분을 건너뜁니다 |
| 결과 재생 | `cerul open 2` | 비디오 플레이어에서 번호가 매겨진 일치 항목을 엽니다 |
사이드카 파일은 미디어와 함께 전사(transcripts), 주석, 벡터를 보존합니다. 검색 인덱스는 모델 호출 없이도 이들로부터 재구축할 수 있습니다. LeRobot 하위 작업 쓰기(writeback)는 명시적인 옵트인으로 사용할 수 있습니다.
Cerul은 사용자의 자체 모델 엔드포인트를 호출하므로, 제공업체를 직접 선택하고 자신의 사용량에 대해 비용을 지불합니다. `cerul config`를 실행하여 이 모든 것을 변경할 수 있습니다.
| 단계 | 기본값 | 대안 |
|---|---|---|
| 멀티모달 검색 | Gemini Embedding 2, 3072 차원 | 구성된 모든 엔드포인트 |
| ... |
Indexing은 장면 설명(scene descriptions), 챕터 또는 요약본을 생성하지 않고 비디오 및 텍스트 검색 데이터를 구축합니다. `cerul analyze ./video.mp4`를 사용하여 장면과 개요를 만들고, 로보틱스(Robotics)를 통해 체화된 의미론적 레이블을 사용하세요. `--no-audio`는 다른 모든 것과 독립적으로 음성(speech)을 건너뜁니다.
모델 엔드포인트 및 자격 증명 → · 저장된 출력 검사 →
Indexing은 비디오, 화면 텍스트 및 선택적 음성을 공유 멀티모달 공간에 인코딩합니다. 독립적인 시각 생성(visual generation)은 체화되고 자기 중심적인 녹화(embodied and egocentric recordings)를 포함하여 동작, 상호 작용 및 상태 변화에 대한 시간별 주석을 생성합니다.
*AI가 생성한 설명 프레임이 있는 아키텍처. 기본 검색은 독립적인 비디오, 음성, 화면 텍스트, 그리고 설명 후보들을 최대 융합(max fusion)과 제한된 일치(capped agreement)를 사용하여 게이티드 전체 텍스트 매치와 결합합니다. 원본 증거 및 타임스탬프는 계속 검사할 수 있습니다. 로보틱스가 데이터셋 쓰기백(dataset writeback)을 담당합니다. 구현된 동작은 DESIGN.md를 참조하세요.*
- 문서 인덱스
- 설치 및 문제 해결
- 비디오 검색 튜토리얼
- 명시적 비디오 분석
- LeRobot 튜토리얼
- 모델 엔드포인트 및 구성
- 기여 및 개발자 통합
질문, 버그 보고서, 그리고 자랑스러운 클립 모두 환영합니다.
Discord · Issues · X / Twitter
Cerul의 Rust 코드는 Apache-2.0입니다. 번들에는 별도로 라이선스가 부여된 미디어 도구 및 OCR 가중치도 포함되어 있으니, 서드파티 공지(third-party notices)를 참조하세요. Cerul이라는 이름과 로고는 프로젝트를 식별하는 것이며, 제3자 제품의 승인을 의미하지 않습니다.
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