KI-Video-Tagging-Tool — dein Filmmaterial automatisch nach erkannten Inhalten durchsuchen
ClipCatalog ist ein automatisches Video-Tagging-Tool, das deine Clips ansieht und Szenen, Objekte und Handlungen erkennt — ohne manuelles Kennzeichnen oder Cloud-Uploads. Gib ein, woran du dich erinnerst, und passende Clips erscheinen sofort. Wenn du mehrere Tags kombinierst, kannst du zwischen „Alle/Beliebige Übereinstimmungen“ (UND/ODER) wechseln.
In ClipCatalog heißen automatisch erzeugte Video-Tags erkannte Inhalte. Die KI analysiert jeden Clip und vergibt Tags anhand des Bildinhalts — so findest du Aufnahmen, ohne Dateien jemals selbst beschriften zu müssen.
Sie suchen eine Schritt-für-Schritt-Anleitung? Hier erfahren Sie, wie Sie B-Roll nach Bildinhalt finden →
Hören Sie auf, Namenskonventionen und Ordnerstrukturen zu erfinden. Der erkannte Inhalt wird während der Verarbeitung automatisch generiert – Sie suchen, statt zu sortieren.
Wenn Sie sich an „Berg“ oder „Interview“ erinnern, geben Sie es einfach ein. ClipCatalog grenzt die Ergebnisse schnell ein, sodass Sie weniger Zeit damit verbringen, Clips durchzugehen.
Videodateien sind groß und persönlich. ClipCatalog verarbeitet alles auf Ihrem Computer, sodass Ihr Filmmaterial niemals in einen Cloud-Dienst hochgeladen wird, nur um durchsuchbar zu werden.
Wie erkannte Inhalte funktionieren
Das geräteinterne KI-Modell (RAM++) von ClipCatalog analysiert die Einzelbilder Ihrer Clips und erkennt Inhaltsbeschriftungen – beispielsweise Strand, Auto, Interview, Schnee, Hund oder Stadtpanorama. Stellen Sie sich das wie einen intelligenten Überblick über Ihren Clip vor: ideal für Fragen wie „Worum geht es in diesem Clip?“ und „Enthält dieser Clip X?“.
Fügen Sie beliebige Videordner hinzu – internes Laufwerk, externe SSD oder Projekt-Dump. Keine Neuorganisation erforderlich.
ClipCatalog indiziert Ihre Clips und erkennt Inhalte mithilfe Ihres GPU (mit automatischem CPU-Fallback). Nichts verlässt Ihren Rechner.
Geben Sie ein, woran Sie sich erinnern, und passende Clips werden angezeigt. Kombinieren Sie erkannte Inhalte mit anderen Filtern, um aus Tausenden von Clips eine Handvoll auszuwählen.
Die Arten von Suchanfragen, die funktionieren
Anstatt von „Tausenden von auffindbaren Labels“ zu sprechen, finden Sie hier reale Suchanfragen, die von Erstellern tatsächlich gestellt werden – und die zu Ergebnissen führen:
Sie können auch Suchanfragen kombinieren – suchen Sie beispielsweise nach „Strand“ und grenzen Sie die Ergebnisse dann auf vertikale Clips für Shorts oder Reels ein oder filtern Sie nach einem bestimmten Datumsbereich oder Ordner. Alle Suchfilter anzeigen →
Arbeitsabläufe in der Praxis
Sie erinnern sich an „Drone Beach Wide Shot“, aber nicht an den Dateinamen. Mit den erkannten Inhalten führen Sie einige natürliche Suchanfragen durch und grenzen die Suche schnell ein – anstatt Dutzende von Clips zu durchsuchen.
Kleine Teams verwenden B-Roll-Material oft mehrfach. Wenn Sie nach dem Inhalt des Bildschirms suchen können (und nicht nur nach dem Ordnernamen), wird Ihr Archiv wiederverwendbar und ist nicht mehr nur ein einmaliger Speicherort, den Sie nur ungern öffnen.
Jahrelanges Filmmaterial auf Handys, Kameras und Festplatten. Suchen Sie nach Szenen oder Personen, um Geburtstagsmomente, Urlaubshighlights und den einen Clip zu finden, an den Sie sich erinnern, ohne einen Ordner nach dem anderen öffnen zu müssen.
Vorher: Ordner mit den Namen A-cam, B-roll, Export_v7_FINAL. Nachher: eine durchsuchbare Bibliothek, in der Sie einfach das eingeben, woran Sie sich erinnern, und es finden.
ClipCatalog weist jedem Clip einen Highlight-Score zu, basierend auf visuellem Interesse, Bewegung, Sprache, Gesichtern und weiteren Faktoren. Sortieren Sie nach Highlight, um die stärksten, dynamischsten Clips zuerst anzuzeigen – nützlich, wenn Sie herausragende Momente in einer großen Bibliothek suchen, ohne alles ansehen zu müssen.
Was Sie von den erkannten Inhalten erwarten können
Manche Dinge sind leicht zu erkennen, andere sind subtil, klein oder nur für den Bruchteil einer Sekunde zu sehen. Der Gewinn besteht darin, schnell „die richtige Umgebung“ für Clips zu finden – dann wählt man die beste Aufnahme aus.
Wenn Sie schon einmal schlechte Erfahrungen mit automatischer Kennzeichnung gemacht haben, die irrelevante Ergebnisse als Spam markiert, sorgt ClipCatalog dafür, dass die erkannten Inhalte sich auf das konzentrieren, was für die Suche nützlich ist. Das Ziel ist weniger Unordnung und mehr Ergebnisse für die Wörter, die Sie tatsächlich eingeben würden.
Bei Windows nutzt ClipCatalog Ihre GPU (über DirectML), um die Inhaltserkennung zu beschleunigen. Wenn die GPU-Beschleunigung nicht verfügbar oder nicht hilfreich ist, wird automatisch auf die CPU zurückgegriffen – schnell, wenn es möglich ist, robust, wenn nicht. Erfahren Sie mehr über GPU-Beschleunigung →
Sie müssen Ihre Laufwerke nicht neu organisieren, um davon zu profitieren. Ihr bestehendes Ordnerchaos kann so bleiben, wie es ist, während Ihre Bibliothek durchsuchbar und bearbeitungsfreundlich wird. Funktioniert auch mit externen Laufwerken →
KI-Tagging vs. manuelles Tagging
Zwei Wege, eine große Videobibliothek durchsuchbar zu machen. Beide haben ihre Berechtigung — so schlagen sie sich, wenn der Katalog wirklich groß wird.
Jeden Clip ansehen, Beschreibungen schreiben, Tabellen pflegen, Ordnerstrukturen erfinden, an die sich alle halten müssen. Das Ergebnis ist präzise — aber der Aufwand pro Clip skaliert nicht über ein paar hundert Clips hinaus, und sobald zwei Personen die Tabelle bearbeiten, driften die Beschriftungen auseinander.
Richte ClipCatalog auf einen Ordner; ein Modell auf deinem Gerät vergibt während der Verarbeitung Szenen-, Objekt- und Handlungstags. Keine Namensdisziplin nötig, kein Aufwand pro Clip, und dieselbe Bibliothek lässt sich später erneut taggen, wenn das Modell besser wird — ohne dass du irgendetwas neu anschauen musst.
KI-Tagging schafft eine typische Bibliothek in einem Bruchteil der Zeit, die manuelle Beschriftung bräuchte, und ist gut genug, um dich schnell zu den richtigen Clips zu bringen. Manuelle Beschriftung ist präziser bei feinen oder subjektiven Kategorien — Stimmung, erzählerische Beats, markenspezifische Begriffe. Beides ergänzt sich: KI-Tags übernehmen die Hauptarbeit; manuelle Labels kannst du gezielt für die Fälle ergänzen, die wirklich zählen.
Häufig gestellte Fragen
Nein – der erkannte Inhalt wird automatisch generiert, während Ihre Bibliothek verarbeitet wird. Sie suchen einfach mit den Wörtern, die Sie normalerweise eingeben würden.
Nein. Die Verarbeitung erfolgt vollständig auf Ihrem Computer. Ihr Filmmaterial wird niemals in einen Cloud-Dienst hochgeladen.
Sobald die App beim ersten Start ihre KI-Modelle heruntergeladen hat, erfolgen die Inhaltserkennung und die Suche lokal ohne Internetverbindung. Die Lizenzvalidierung erfordert von Zeit zu Zeit eine Internetverbindung.
Die Verarbeitung kann während der Indizierung erhebliche CPU/GPU-Ressourcen beanspruchen, sodass Ihr Computer während dieser Zeit möglicherweise langsamer läuft. Dies ist ein einmaliger Schritt – sobald Ihre Bibliothek indiziert ist, erfolgen Suchvorgänge sofort. Eine leistungsfähige GPU beschleunigt die Verarbeitung, und Sie können die Verarbeitungsthreads bei Bedarf anhalten oder begrenzen.
Versuchen Sie es mit einem ähnlichen Synonym – Menschen erinnern sich unterschiedlich an Dinge. Sie können auch ein allgemeineres Szenenwort verwenden. Echtes Suchen ist iterativ, keine einmalige perfekte Abfrage.
Ja. Sie können erkannte Inhalte mit Datumsbereichen, Ordnern, Transkriptionswörtern, Gesichtsfiltern und technischen Metadaten überlagern, um große Bibliotheken schnell einzugrenzen.
Herkömmliche Metadaten umfassen technische Details (Auflösung, Codec, Datum). Erkannte Inhalte fügen eine Inhaltsebene hinzu – also das, was tatsächlich in der Aufnahme zu sehen ist –, sodass Sie nicht nur nach Zahlen, sondern auch nach Bedeutungen suchen können.
ClipCatalog läuft auf Windows 10/11. Eine leistungsfähige GPU beschleunigt die Verarbeitung über DirectML, aber die App fällt automatisch auf die CPU zurück. Sie benötigen keine spezielle Hardware, um loszulegen.
KI-Video-Tagging bedeutet, dass maschinelles Lernen verwendet wird, um Videoclips automatisch anhand ihres visuellen Inhalts zu kennzeichnen. In ClipCatalog heißen diese Kennzeichnungen erkannte Inhalte — die KI schaut sich jeden Clip an und vergibt Tags wie „Strand“, „Interview“ oder „Auto“, damit du suchen kannst, ohne Dateien manuell zu organisieren.
Erkannte Inhalte ist der ClipCatalog-Begriff für automatische KI-Video-Tags. Wenn du einen Ordner hinzufügst, analysiert die App jeden Clip und vergibt Tags, die den Bildinhalt beschreiben — Szenen, Objekte und Handlungen. Du kannst dann nach diesen Tags suchen, sie mit Transkript- oder Gesichtsfiltern kombinieren und zwischen „Alle treffen zu“ und „Beliebige treffen zu“ umschalten.
Ja — ClipCatalog ist ein automatisches Video-Tagging-Tool für Windows 10 und 11. Richte es auf einen beliebigen Ordner und es taggt Clips nach Szene, Objekt und Aktion auf deiner lokalen GPU (mit CPU-Fallback). Nichts wird in die Cloud hochgeladen, und es gibt eine kostenlose Testversion für die ersten 500 Videos.
KI-Video-Tagging schafft eine typische Bibliothek in einem Bruchteil der Zeit, die manuelle Beschriftung bräuchte, und ist gut genug, um dich schnell zu den richtigen Clips zu führen. Manuelle Beschriftung ist präziser bei feinen oder subjektiven Kategorien. Beides ergänzt sich — KI-Tags übernehmen die Hauptarbeit; manuelle Labels kannst du gezielt für das ergänzen, was wirklich zählt.
Zusammen noch leistungsstärker
Der erkannte Inhalt ist an sich schon leistungsstark, aber der eigentliche Vorteil besteht darin, ihn mit anderen Suchdimensionen in ClipCatalog zu kombinieren, um aus Tausenden von Clips genau das zu finden, was Sie brauchen.
Clips anhand von Aussagen finden – ideal für Interviews, O-Töne und Voiceover-Aufnahmen.
Finden Sie alle Auftritte einer Person in jahrelangem Filmmaterial.
Suchen Sie Clips auf Archivlaufwerken – auch wenn diese nicht angeschlossen sind.
Inhalt mit Datum, Ordner, Auflösung, Bildfrequenz, Dauer und mehr überlagern.
Relevante Vergleiche
Wenn Sie diesen Workflow mit anderen Tools vergleichen, starten Sie mit diesen direkten Gegenüberstellungen.
Am besten geeignet für
- YouTuber und Vlogger auf der Suche nach B-Roll-Material während Dutzender Drehtage.
- Filmemacher und Redakteure, die mit Projektarchiven im TB-Maßstab arbeiten.
- Familien- und Reisearchivare, die jahrelanges persönliches Filmmaterial organisieren.
- Kleine Teams, die Filmmaterial für verschiedene Kundenprojekte wiederverwenden.
- Editoren, die B-Roll nach Bildinhalt aus der gesamten Bibliothek ziehen — nicht nur aus einem Clip.
Probieren Sie es mit einem Ordner aus.
Der beste Weg, um zu sehen, ob der erkannte Inhalt für Ihr Filmmaterial geeignet ist: Bearbeiten Sie einen einzelnen Projektordner oder einen einzelnen Drehtag und versuchen Sie dann, 5–10 Momente, von denen Sie wissen, dass Sie sie irgendwo gedreht haben, allein anhand des erkannten Inhalts wiederzufinden.
Automatisches Video-Tagging verstehen
Automatisches Video-Tagging — ob du es nun Inhaltserkennung, Szenenerkennung oder KI-Video-Tagging-Software nennst — verfolgt dasselbe Ziel: Die Software erkennt, was auf dem Bildschirm zu sehen ist, sodass du Clips anhand ihres Inhalts statt anhand ihrer Dateinamen finden kannst.
Manuelles Beschriften bedeutet, Clips anzusehen, Beschreibungen zu verfassen, Tabellen zu pflegen und Benennungskonventionen für Ordner zu entwickeln, an die sich alle Teammitglieder halten müssen. Mit der automatischen Inhaltserkennung weisen Sie ClipCatalog auf einen Ordner hin, und die Inhaltsbeschriftungen erscheinen während der Verarbeitung – ohne dass eine bestimmte Benennungsregel eingehalten werden muss und ohne Aufwand pro Clip.
Die Inhaltserkennung funktioniert am besten bei gut sichtbaren Motiven in gut beleuchteten Aufnahmen. Bei dunklen oder unscharfen Szenen, kleinen Objekten im Hintergrund und Dingen, die nur für den Bruchteil einer Sekunde zu sehen sind, kann es zu Schwierigkeiten kommen. Das Modell arbeitet mit Stichproben aus den Bildern, sodass sehr kurze Momente möglicherweise nicht markiert werden. Mit diesem Wissen können Sie Ihre Suche intelligenter gestalten – versuchen Sie es mit allgemeineren Begriffen oder kombinieren Sie mehrere einfachere Wörter, um die Suche einzugrenzen.
Eine einzige Suche nach erkannten Inhalten kann Hunderte von Ergebnissen liefern. Die wahre Stärke liegt in der Kombination: Suchen Sie nach „Strand“, grenzen Sie die Suche auf vertikale Clips für Shorts oder Reels ein, filtern Sie nach einem bestimmten Datumsbereich und fügen Sie dann ein Transkriptwort hinzu, um genau den Clip zu finden, in dem jemand Schlüsselwörter sagt, an die Sie sich erinnern. Jede Filterebene reduziert die Ergebnisse schnell. Alle Suchfilter entdecken →
ClipCatalog unterstützt die Lokalisierung von Inhaltsbeschriftungen in 10 Sprachen: Englisch, Deutsch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Japanisch, Koreanisch, Chinesisch, Russisch und Arabisch. Ihre Systemsprache wird automatisch erkannt und die Beschriftungen werden im Hintergrund übersetzt – so können Sie in Ihrer Muttersprache suchen, obwohl das KI-Modell die Beschriftungen intern auf Englisch generiert.
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