说出画面，直接跳到那一秒
记得画面，忘了在第几分钟？拖进一个 MP4 或 MOV，输入 “someone opens a laptop” 或 “sunset over the water”，直接跳到那一段。免费，视频不出你的电脑。
搜索用的 CLIP 模型只懂英文，请用英文写。
视频只在当前标签页里读取，不会发到任何地方，搜索词也一样。第一次使用会从 Hugging Face 下载 AI 模型并缓存，之后打开更快，断网也能用。
一句描述怎么找到画面
- 看画面。大约每秒取一帧，交给 OpenAI 的图文模型 CLIP，每一帧都变成一串数字，记下画面里有什么。
- 读描述。搜索词也按同样的方法变成数字，和画面放在同一个坐标里，所以 “a red car” 会落在出现红色汽车的那些帧旁边。
- 打分。所有帧一起和描述比一遍。分数跟最高分差不多、又挨在一起的帧，合成一段，带上起止时间。
- 跳过去。最像的那段直接开播，点别的结果就跳到别处。
拖进度条不行吗？
两分钟的片子当然行。可要是 20 分钟的采访、一段录屏，或者切成好几段、加起来一小时的航拍，拖进度条基本等于从头再看一遍。你记住的偏偏是画面：有红伞的那个镜头、太阳出来那一下、白板入画的那段。这时候文件名和文字稿都帮不上忙，说出来比盯着屏幕找快多了。
搜索词怎么写
- 写画面，别写剧情。“two people shaking hands in an office”（两个人在办公室握手）比 “the deal gets signed”（合同签了）好用得多。
- 补上环境或光线。同一个东西出现很多次时特别管用：“dog on the sofa”（沙发上的狗）、“dog on the beach”（沙滩上的狗）。
- 差一点就换个说法。结果接近但不对，就换种写法再搜，反正是秒出。
这些情况，换桌面版更省事
这个工具一次只搜一个视频。可你要找的镜头，往往藏在几百个视频里的某一个：去年旅行拍的、客户给的一整个文件夹原片、一整块硬盘的空镜。Reelary 桌面版会在后台把你指定的视频和照片全读一遍，之后一次搜索就能翻遍所有素材，台词和画面上的字也能搜。
搜到的是精确到起止时间的片段，拖上时间线就能导出成片，也可以把时间线交给 Premiere、Final Cut 或达芬奇接着精修。想了解原理，看看本地 AI 视频搜索。
桌面版能一次搜遍你所有的视频，搜到的片段还能直接剪成成片。 Reelary 免费下载，Mac 和 Windows 都能用，建库和搜索不限文件数。
常见问题
长视频里怎么快速找到某一段？
把视频拖进上面的工具，用简单的英文写出那个镜头里在发生什么，比如 “a dog jumps into the pool”（狗跳进泳池）、“close-up of hands on a keyboard”（敲键盘的手部特写）、“the crowd cheering”（人群欢呼）。工具会列出最像的几处，带上时间码，并自动播放第一处。不对就换个说法再搜，视频不用重新读。
AI 真能在视频里找到某个场景？
能，它是真的在看画面。整段视频大约每秒取一帧，每一帧都拿去和你的描述比对，所以能直接指到你说的那几秒，而不是给你一句笼统的视频总结。
能用中文搜吗？
网页版不行。这里用的 CLIP 模型只懂英文，几个简单的英文词就够了。输入中文的话，工具会提醒你换成英文。
能搜台词吗？
不能，这里只搜画面。要找某人说过的一句话，先用免费的视频转文字工具转出文字稿，再在文字稿里搜。Reelary 桌面版能把你所有视频的画面和台词一起搜。
视频会上传吗？
不会。解码在浏览器里完成，CLIP 模型也跑在这个标签页里，有 WebGPU 就用显卡，没有就用 CPU。模型从 Hugging Face 下载一次就缓存下来。你输入的搜索词同样不会发出去。
怎么搜效果最好？
写看得见的东西：物体、人和人在干什么、地点、光线、颜色、机位，比如 “aerial shot of a coastline”（海岸线航拍）、“person walking in the rain at night”（夜里雨中走路的人）。它认不出具体是谁，读不了小字；而且看的是单帧，像“球进的那一下”这种靠动作才成立的瞬间，它不太擅长。
有哪些限制？
视频不超过 20 分钟。10 分钟以内每秒读一帧，更长的视频均匀读 600 帧。模型只下载一次，用 CPU 约 150 MB，用 WebGPU 约 240 MB。在近几年的笔记本上，显卡每帧约 0.1 秒，CPU 约 0.25 秒，10 分钟的视频一到三分钟读完，之后怎么搜都是秒出。
用的是什么模型？
OpenAI 的 CLIP ViT-B/32，MIT 许可证，用 Transformers.js 运行。Reelary 桌面版搜整个素材库，用的是同类但更大的图文模型。
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发布于 2026年10月19日 · 用到了哪些模型