Pointez un dossier de photos et vidéos. Récupérez un film-souvenir narratif, monté en rythme sur la musique. En un clic. 100 % sur votre Mac.
Your memories, cut into a film. Point at a folder, get a beat-synced memory movie — fully on-device, nothing uploaded.
✨ La promesse · 🤖 Les modèles · 🚀 Installer · 🔜 À venir · 💬 Contact
📣 Ricordu se prononce « ri-COR-dou » — le souvenir, en corse. Exactement ce que fabrique le logiciel.
Un vrai montage Ricordu, généré en local — ouverture sur un plan drone détecté par l'IA, carton-titre, coupes calées sur la musique, Ken Burns. (Images de démo libres de droit : Blender + séquences drone CC-BY.)
Un dossier qui dort → un film qu'on regarde en famille. Sans rien envoyer en ligne.
- 🪄 Un clic, un film. Pas de timeline, pas de glisser-déposer. Vous choisissez un dossier, l'IA fait le tri et le montage.
- 🧠 Une IA qui comprend vos images (pas un simple diaporama) : elle note la netteté, la composition, les visages, le « moment ».
- 🎬 Beau comme un pro : coupes calées sur le tempo, Ken Burns sans couper les visages, carton-titre, carton de fin, audio façon Casey Neistat.
- ♻️ Analysé une fois, retouché à l'infini : changez le rythme, la musique, la sélection — sans tout réanalyser.
- ⏱️ La durée se cale sur la musique : plus de boucle audible, le montage respecte la longueur de vos pistes.
- 🔒 100 % privé : vos enfants, votre famille ne quittent jamais votre Mac.
Ricordu, c'est « le souvenir » en corse. Un nom choisi pour ce qu'il porte.
En Corse, la mémoire est une affaire de transmission. On se réunit le soir à la veghja, la veillée, pour raconter, chanter les paghjelle et garder vivante l'histoire de la famille et du village. Rien ne part sur un serveur : tout se transmet de vive voix, au coin du feu, à la maison.
C'est tout l'esprit de ce logiciel — faire de vos images un récit qu'on partage, qui reste chez vous, à vous. Comme le dit l'île : u ricordu ùn si vende — le souvenir ne se vend pas.
Nos pellicules débordent de milliers de photos et vidéos jamais montées. Le film qui les ferait revivre, on ne le fait jamais — c'est trop long. Et les outils qui le feraient pour nous (Google Photos, Apple, CapCut) envoient nos souvenirs les plus intimes sur leurs serveurs.
Ricordu fait ce film à votre place, et il ne quitte jamais votre Mac.
| ☁️ Google Photos / CapCut | 🎞️ Ricordu | |
|---|---|---|
| Vos images partent en ligne | ❌ Oui | ✅ Jamais |
| Fonctionne hors-ligne | ❌ Non | ✅ Oui |
| IA qui voit et note vos plans | ✅ En local (MLX) | |
| Montage rythmé sur la musique | ✅ Beat-sync image par image | |
| Vous gardez la main (rythme, sélection, musique) | ❌ Boîte noire | ✅ Tout est réglable |
| Prix | 💸 Abonnement | ✅ Gratuit & open-source |
Aucune API, aucun serveur. Tous ces modèles tournent sur le GPU et le Neural Engine de votre Mac, via Apple MLX.
| Modèle | Ce qu'il fait | Où il tourne |
|---|---|---|
| 🧠 Qwen3.6-35B-A3B · 4-bit MLX (MoE, ~3 B actifs) | Le VLM qui regarde chaque photo, la note (netteté, composition, visages, moment, beauté) et la légende en français | GPU Apple · MLX |
| 🎨 DINOv2 ViT-S/14 · ONNX (384-d) | Reconnaît les scènes identiques par ressemblance visuelle et colorimétrie → regroupement cohérent | Neural Engine · CoreML |
| 🥁 librosa beat-tracker | Détecte le tempo et les temps → chaque coupe tombe sur un beat | CPU |
| 🎚️ PySceneDetect · OpenCV · imagehash | Découpe les vidéos en plans, rejette le flou, déduplique les rafales, suit le mouvement (flux optique) | CPU |
| 🖌️ FFmpeg 8.1 · Pillow | Rendu final : Ken Burns, transitions, gating musical, titres en overlay | GPU/CPU |
💡 Le tout sur un Mac Apple Silicon (M1→M5) — testé sur M5 Pro, ~91 tokens/s, pic ~21 Go de RAM.
flowchart LR
A["📁 Dossier<br/>événement"] --> B["Scan<br/>dates EXIF"]
B --> C["Pré-filtre CV<br/>flou · doublons · plans"]
C --> D["VLM local<br/>Qwen3.6 · MLX"]
D --> E["Scènes<br/>DINOv2 + couleur"]
E --> F["Beat-sync<br/>librosa"]
F --> G["Rendu FFmpeg<br/>Ken Burns · cuts · musique gatée"]
G --> H["🎬 montage.mp4"]
- 🧠 Sélection des meilleurs plans par un VLM local : note 0–10 + légende française.
- 🥁 Beat-sync : chaque coupe tombe sur un temps, en cuts francs façon Neistat.
- 🔇 Audio « Neistat » : la musique se coupe (ou se baisse) pendant les clips vidéo sonores — on entend le son réel — puis revient.
- ⏱️ Durée calée sur la musique : chaque piste affiche sa durée, et un budget en direct prévient si le montage dépasse la musique (ajustement en un clic).
- 🖼️ Ken Burns sans couper les visages : zoom centré et anti-tremblement ; portraits posés en entier sur fond flou.
- 🎨 Regroupement de scènes (DINOv2 + couleur + temps) pour une vraie cohérence visuelle.
- ❤️ Mode RÉCIT : accélère vers le moment fort (gâteau, bougies), le tient, puis relâche.
- ✂️ Découpe vidéo intelligente pilotée par l'audio (rires, applaudissements) et le mouvement.
🅰️ Carton-titre et carton de fin éditables (texte + photo).- 🌐 Interface web locale : choix du dossier, progression temps réel, 3 rapports détaillés.
- 🎵 Bibliothèque musicale CC-BY avec suggestion selon l'événement ; mode Module (musique par section).
- 🖊️ Éditeur de sélection : inclure/exclure, découper un extrait, re-rendu sans re-analyse.
- 💾 Projets sauvegardés : enregistrer, recharger, supprimer avec tous les réglages.
- ✅ Aucune image ni vidéo n'est uploadée. Tout se passe sur le Mac.
- ✅ C'est un VLM local qui regarde les pixels — aucun cloud, aucune API distante.
- ✅ Le seul accès réseau est le téléchargement initial du modèle. Ensuite, plus rien (
HF_HUB_OFFLINE=1). - ✅ L'interface n'écoute que sur
127.0.0.1— inaccessible depuis le réseau. - ✅ Ni image, ni score, ni légende ne sortent de la machine. Vos souvenirs restent à vous.
Prérequis : Mac Apple Silicon (M1→M5), macOS récent, Homebrew, Python 3.12.
# 1. FFmpeg + Python
brew install ffmpeg python@3.12
# 2. Cloner et installer
git clone https://github.com/commeass/ricordu.git
cd ricordu
python3.12 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install mlx-vlm opencv-python imagehash scenedetect pillow-heif \
librosa Pillow numpy onnxruntime scikit-learn scipy \
huggingface_hub fastapi uvicorn
# 3. Télécharger le modèle VLM (~20 Go) dans un cache partagé
export HF_HOME="$HOME/Models"
huggingface-cli download mlx-community/Qwen3.6-35B-A3B-4bit
⚠️ Prenez bien la version MLX (pas le.gguf, incompatible avecmlx-vlm).
Lancer l'interface :
export HF_HOME="$HOME/Models"
./ui.sh # ou : .venv/bin/uvicorn app:app --host 127.0.0.1 --port 8723Puis ouvrez http://127.0.0.1:8723 🎉
Interface web — choisir un dossier → régler (durée, rythme, ordre, musique) → Créer le montage → éditer la sélection → Relancer (re-rendu sans re-analyse).
En ligne de commande :
export HF_HOME="$HOME/Models" && source .venv/bin/activate
python diaporama.py scan "~/Pictures/Mon événement" -o storyboard.json
python diaporama.py ai_select storyboard.json --target 150 --order chrono
python diaporama.py render storyboard.json -o montage.mp4 --music music/Carefree.mp3| Réglage | Options |
|---|---|
| Rythme | Doux · Punchy · Chaque beat · Dynamique · Module · Récit |
| Ordre | Chronologique · Par scène (DINOv2) · Highlights · Narratif |
| Son sous la vidéo | Couper la musique · La baisser (duck) |
| Durée | Calée sur la musique (budget en direct) |
Ricordu est en développement actif. Au programme :
- 📱 Export vertical 9:16 pour les stories Instagram / TikTok
- 🎞️ Presets cinéma (grain, LUT, transitions supplémentaires)
- 🗣️ Voix off / musique générée en local
- 🔁 Détection de doublons inter-événements
- 📝 Chapitres et sous-titres automatiques (optionnels)
- 📦 Application
.appen un clic, sans terminal - 🌍 Windows / Linux (CUDA / ROCm) après la version Apple Silicon
⭐ Mettez une étoile au repo pour suivre les sorties !
Une idée, un bug, une envie de collaborer ? Tout se passe sur GitHub :
- 🐛 Bugs & idées — ouvrir une issue
- 💡 Questions & échanges — onglet Discussions
- ⭐ Suivre le projet — mettez une étoile au repo
Les retours sur vos souvenirs montés avec Ricordu sont les bienvenus.
Les issues et pull requests sont bienvenues. Principe directeur non négociable : rien ne doit quitter la machine de l'utilisateur.
MIT © 2026 — utilisez, modifiez, partagez.
- 🎵 Musique — Kevin MacLeod, licence CC BY 4.0 (attribution requise, voir
music/CREDITS.txt). - 🧠 VLM — Qwen (Alibaba), packagé par mlx-community.
- 🎨 Scènes — DINOv2 (Meta AI).
- ⚡ On-device — Apple MLX.
- 🎞️ Images de la démo — films open-movies Blender Foundation (Big Buck Bunny, Caminandes, Spring) et séquences drone YouTube (« Free HD videos – no copyright », « Romance Post BD »). Toutes en Creative Commons BY.
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🎞️ Fait avec MLX, sur un Mac, sans cloud. · ⭐ Star le repo si l'idée vous plaît