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meme-search

661 stars·AI 생산성·SHA-256 체크섬 확인됨

자체 호스팅 meme 검색 엔진으로, AI를 사용해 콘텐츠와 텍스트 기준으로 meme 이미지를 인덱싱하며, 모든 처리는 로컬에서 이루어져 개인정보를 보호합니다.

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로컬 AI로 meme을 인덱싱하여 이미지 검색이 매우 편리하고 개인정보 보호도 보장됩니다.

주요 기능

  • 로컬 AI 처리로 인터넷 연결 없이 프라이버시 보호
  • 다양한 모델(Florence, SmolVLM, Moondream) 지원, 하드웨어에 따라 유연하게 선택
  • meme 설명을 자동 또는 수동으로 생성, 편집 지원
  • 사용자 지정 태그 및 디렉터리 관리로 더 효율적인 필터링
  • 벡터 의미 검색 기반, 키워드 검색도 가능

할 수 없는 것

  • •처음 설명을 생성할 때 AI 모델이 자동으로 다운로드되며, 모델 크기와 네트워크 속도에 따라 몇 분 정도 걸릴 수 있습니다. Linux 사용자는 컨테이너 간 통신이 정상적으로 이루어지도록 서비스에 extra_hosts 설정을 추가해야 할 수 있습니다. 기본적으로 포트 3000을 사용하며, 해당 포트가 사용 중인 경우 docker-compose.yml의 포트 매핑을 수정할 수 있습니다. Moondream2 모델은 약 5GB의 메모리가 필요하고, 경량 버전(INT8)은 약 1.5-2GB가 필요하므로, 사양이 낮은 기기에서는 소형 모델을 선택할 수 있습니다

사용 사례

  • 개인의 방대한 meme 컬렉션을 관리하고 원하는 meme을 빠르게 찾기
  • 팀 공유 meme 리소스 라이브러리, 태그와 설명을 통해 정확하게 검색
  • meme 제작 시 관련 이미지 소재를 빠르게 검색하는 보조 도구

상세 설명

Meme Search는 로컬에서 실행되는 AI 모델(Florence, SmolVLM, Moondream)을 활용해 이미지에서 텍스트와 설명을 추출하고 벡터 임베딩을 생성하여 시맨틱 검색을 구현하는 오픈소스 자체 호스팅 meme 검색 엔진입니다. meme에 대한 설명을 자동 또는 수동으로 작성하고, 태그를 지정하고, 디렉터리별로 정리하고, 설명을 일괄 생성하고, 다크 모드로 인터페이스를 전환할 수 있으며, 드래그 앤 드롭 업로드와 디렉터리 재스캔도 지원합니다. 모든 AI 처리는 사용자의 컴퓨터에서 이루어져 프라이버시를 보호합니다. 기술 스택: Ruby on Rails + Python + PostgreSQL(pgvector)이며, Docker를 통한 원클릭 배포를 권장합니다.

문제 해결 & FAQ (2)

feature availability
meme-search에서 이미지를 먼저 저장하지 않고 클립보드에서 직접 붙여넣으려면 어떻게 해야 하나요?

v2.2.0부터 meme-search에서 클립보드 붙여넣기 업로드를 지원합니다. 이미지를 클립보드에 복사한 후(예: 브라우저에서 마우스 오른쪽 버튼 클릭 → 이미지 복사, 또는 클립보드에 복사되는 스크린샷 도구 사용) Ctrl+V(Windows/Linux) 또는 Cmd+V(Mac)로 앱에 바로 붙여넣으세요. 붙여넣은 이미지는 대기열에 추가되어 업로드된 후, direct-uploads 경로 아래의 내 모든 밈 컬렉션에 나타납니다.

원본 Issue #150
문제 해결
meme_search_pro에서 Docker compose를 실행할 때 누락된 디렉터리 오류를 수정하는 방법

제공된 compose 파일은 마운트 전에 호스트 디렉토리가 존재할 것을 요구합니다. mkdir -p ./meme_search_pro/db_data/image_to_text_generator ./meme_search_pro/models 명령어를 사용하여 누락된 디렉토리를 수동으로 생성하십시오. 그런 다음 docker-compose up을 실행하십시오.

원본 Issue #75

태그

memesearch-engineself-hostedaidockerimage-to-textvector-search

시작하기

1

설치 프로그램 다운로드

위 버튼을 클릭하여 시스템에 맞는 설치 프로그램을 다운로드

프로젝트 홈페이지 방문
2

소프트웨어 설치

다운로드한 설치 프로그램을 더블 클릭하고 안내에 따르세요

3

1. Docker와 Docker Compose가 설치되어 있는지 확인하세요

4

2. 저장소를 클론하고 디렉터리로 이동합니다: git clone https://github.com/jermwatt/meme-search && cd meme-search

5

3. docker compose up을 실행하여 모든 서비스를 시작합니다

설치 가이드
  1. 1. Docker와 Docker Compose가 설치되어 있는지 확인하세요
  2. 2. 저장소를 클론하고 디렉터리로 이동합니다: git clone https://github.com/jermwatt/meme-search && cd meme-search
  3. 3. docker compose up을 실행하여 모든 서비스를 시작합니다
파일 무결성

체크섬 없음

이 프로젝트는 GitHub Release 페이지에 SHA-256 체크섬을 게시하지 않았습니다

SHA256 체크섬

체크섬 없음

GitHub Releases에서 직접 다운로드하고 파일 무결성을 직접 확인하세요

이 플랫폼의 모든 SHA-256 체크섬은 프로젝트의 공식 GitHub Release 페이지에서 추출되었으며, 어떠한 변경도 없습니다. GitHub Releases 페이지에서 직접 검증할 수 있습니다.

오픈소스 투명성

GitHub 소스 보기
환경 가이드

제거 정보

Docker 컨테이너를 중지(docker compose down)하고 프로젝트 디렉터리와 Docker 볼륨을 삭제(docker volume prune)하면 완전히 제거할 수 있습니다.

추가 의존성 없음

다운로드 후 바로 사용 가능. 추가 런타임이 필요하지 않습니다.

프로젝트 정보
라이선스MIT
마지막 업데이트2026-06-27 07:05:04
GitHub 저장소

문제 발생? 아래 FAQ 확인

2 FAQs

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