meme-search
一个自托管的 meme 搜索引擎，用 AI 按内容和文字索引你的 meme 图片，所有处理都在本地完成，保护隐私。
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该项目暂未提供安装包，请直接访问源代码仓库
用本地 AI 给 meme 建索引，搜图超方便，隐私有保障。
核心功能
- 本地 AI 处理，无需联网，保护隐私
- 支持多种模型（Florence、SmolVLM、Moondream），根据硬件灵活选择
- 自动或手动为 meme 生成描述，支持编辑
- 自定义标签和目录管理，过滤筛选更高效
- 基于向量语义搜索，也能用关键词搜索
避坑指南
- •首次生成描述时会自动下载 AI 模型，根据模型大小和网速可能需要几分钟,Linux 用户可能需要为服务添加 extra_hosts 配置才能正常跨容器通信,默认使用端口 3000，若被占用可修改 docker-compose.yml 中的端口映射,Moondream2 模型需要约 5GB 内存，轻量版（INT8）约 1.5-2GB，低配设备可选用小型模型
适用场景
- 管理个人海量 meme 收藏，快速找到想要的那张
- 团队共享 meme 资源库，通过标签和描述精准定位
- 辅助制作 meme 时快速检索相关图片素材
详细介绍
Meme Search 是一个开源的自托管 meme 搜索引擎，利用本地运行的 AI 模型（Florence、SmolVLM、Moondream）从图片中提取文字和描述，生成向量嵌入，实现语义搜索。你可以自动或手动为 meme 编写描述、打标签、按目录组织、批量生成描述、通过暗黑模式切换界面，还支持拖拽上传和目录重扫描。所有 AI 处理都在你自己电脑上完成，保护隐私。技术栈：Ruby on Rails + Python + PostgreSQL（pgvector），推荐通过 Docker 一键部署。
常见问题与排障 (2)
feature availability如何在meme-search中直接从剪贴板粘贴图片而不先保存它们？
自v2.2.0版本起，meme-search支持剪贴板粘贴上传。只需将图片复制到剪贴板（例如，在浏览器中右键点击→复制图片，或使用支持复制到剪贴板的截图工具），然后通过Ctrl+V（Windows/Linux）或Cmd+V（Mac）直接粘贴到应用中。粘贴的图片将进入队列、上传，随后显示在All memes收藏集中的direct-uploads路径下。
故障排除如何修复在运行Docker compose时meme_search_pro出现的目录缺失错误？
提供的compose文件要求在挂载前主机目录已存在。使用 mkdir -p ./meme_search_pro/db_data/image_to_text_generator ./meme_search_pro/models 手动创建缺失的目录，然后运行 docker-compose up。
标签
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安装软件
双击下载的安装程序，按提示完成安装
1. 确保已安装 Docker 和 Docker Compose
2. 克隆仓库并进入目录：git clone https://github.com/jermwatt/meme-search && cd meme-search
3. 运行 docker compose up 启动所有服务
- 1. 确保已安装 Docker 和 Docker Compose
- 2. 克隆仓库并进入目录：git clone https://github.com/jermwatt/meme-search && cd meme-search
- 3. 运行 docker compose up 启动所有服务
暂未获取到校验码
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SHA256 校验码
暂无校验码
建议从 GitHub Releases 页面直接下载，并自行核对文件完整性
本平台所有 SHA-256 校验码均提取自项目在 GitHub 官方 Release 页面发布的文件，未做任何修改。你可以通过 GitHub Releases 页面自行验证。
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