Захоп руху
Камерцыйнае выкарыстанне
380+ мадэляў
Без вадзянога знака
Не патрабуецца рэгістрацыя
Модэль:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Загрузіць любы відэа з чалавекам у ім - ШІ адсочвае 33 body keypoints на кадр і дае вам скелетнае накладанне відэа плюс JSON з сумеснымі пазіцыямі для кожнага кадра. Няма mocap suit, няма маркераў, няма каліброўкі. Захоп руху без маркераў ад адной камеры праз MediaPipe.
Усяго ў ёй 33 кнігі.
Адмысловыя параметры
Вынікі
Не хапае значкоў.
Атрымаць больш значкоў
❤️ Любіце Free.ai? Раскажыце сваім сябрам!
Зарэгіструйцеся, каб атрымаць спасылку і атрымаць 25 000 знакаў на сябра.
Хочаце больш?
Зарэгіструйцеся бясплатна на 30K знакаў / дзень + 10K бонус
Зарэгіструйцеся
Апрацоўка запыту...
Загрузіце відэа, ШІ выцягвае 3D-позу цела на кадр з дапамогай MediaPipe. Атрымайце сканернае відэа з накладкай і JSON-ключы на кадр для анімацыі, аналізу спорту або біяматэхнікі. Бясплатна, без маркераў, без мокап-сукенкі.
Як выкарыстоўваць Захоп руху
1
Увядзіце ваш увод
Увядзіце тэкст, загрузіце файл або апісайце, што вы хочаце. Не патрабуецца ўліковы запіс.
2
Націсніце, каб стварыць
Нашы машынныя навучанні апрацоўваюць ваш запыт за секунды, выкарыстоўваючы лепшыя мадэлі з адкрытым зыходным кодам.
3
Сцягнуць і падзяліцца
Сцягнуць, скапіраваць або падзяліцца сваімі вынікамі. Бясплатна для асабістага і камерцыйнага выкарыстання.
Выкарыстоўваць гэтую прыладу праз API
Аўтаматызацыя гэтай інструмента з вашага кода. OpenAI- сумяшчальны REST канец, Bearer- токен аўтарызацыі, не патрабуецца дадатковы SDK. Кошт токенаў адпавядае інтэрфейсу вэб.
curl -X POST https://api.free.ai/v1/video/generate/ \
-H "Authorization: Bearer sk-free-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "A cat playing piano", "duration": 4}'Захоп руху — FAQ
Устаўце відэа з чалавекам у кадры, і машынны навучанне будзе адсочваць 33 суставы цела - галаву, плечы, локці, запясці, ягадзіцы, калені, ступні, а таксама рукі і ногі - у кожным кадры. Вы атрымаеце сканераванае відэа з накладкай скелета і файл JSON з каардынатамі суставаў па кадрах. Няма сканеру, няма маркераў, няма кроку каліброўкі, адна камера працуе добра.
Праграма дазваляе ствараць 3D-анімацыі персанажаў у Blender / Unity / Unreal (з перанакіраваннем на рыхтаваную арматуру), праводзіць аналіз тэхнікі спорту / танца / баявых мастацтваў, будаваць накладкі для карэкцыі формы, трэніраваць мадэлі ML на дадзеных руху, або проста візуалізаваць шаблоны руху ў часе.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2. 0). Выводзіць 33 ключавыя кропкі цела на кадр у нармалізаваных 2D каардынатах + ацэненую Z (адносную глыбіню з камеры) + ацэнку бачнасці на ключавую кропку. Праграма працуе цалкам на працэсары, таму GPU застаецца вольным для вашых іншых пакаленняў.
Гэта 2.5D — сапраўдны 2D + ацэненая адносная Z ад адной камеры. Рэальны 3D захоп руху патрабуе некалькіх сінхранізаваных камер для тріангуляцыі (падход FreeMoCap / OptiTrack / Vicon). Для танцаў TikTok, спорту аналізу, анімацыі спасылкі, або любы адзіны працэс працы з камерай, вывад MediaPipe выдатны. Мы дадамо шматкамэрную інструменты пазней для карыстальнікаў, якім патрэбен сапраўдны 3D.
200 знакаў за секунду ўводу відэа (максымум 500 знакаў). 10- секундны фільм каштуе 2000 знакаў; 60- секундны фільм каштуе 12 000. Штодзённы бесплатны фонд знакаў дазваляе паглядзець некалькі кароткіх фільмаў у дзень; карыстальнікі, якія ўвайшлі ў сістэму, атрымліваюць 30K/ дзень.
Рэальны час: каля 30-50 кадраў у секунду на нашым ПК. 1-хвіліннае відэа з хуткасцю 30 кадраў у секунду апрацоўваецца за 30-60 секунд, уключаючы загрузку і рэндынг. Доўгія відэа займаюць больш часу.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV і большасць звычайных відэафарматаў - усё, што ffmpeg можа дэкодаваць. Максімальная загрузка 100 Мб. Раздзяляльнасць не мае вялікага значэння; мадэль пазіцыі ўнутры дэсемплюе для хуткасці.
MediaPipe Pose Landmarker адсочвае АДНУ асобу на кадр (найбольш вядомую). Для шматлікіх асоб нам патрэбна іншая мадэль (RTMPose, YOLOv8- pose). Калі вы выкарыстоўваеце шматлікія асобы, падайце ідэю праз / contact / - мы з радасцю дадамо яе як асобную прыладу.
Відавочныя злучэння адсочваюцца да ~5-10 пікселяў на кадры 720p; закрытыя злучэння (рука за спіной, ступня за рамкай) запаўняюцца з нізкімі паказчыкамі бачнасці, каб вы маглі іх адфільтраваць. Згладжванне паміж кадрамі ў вашым канвееры (Калман / Савіцкі- Голэй) ачышчае астатняе.
Непасрэдна з гэтай інструмента сёння - JSON - гэта сырая keypoint дадзеныя. Вы можаце пераўтварыць офлайн, выкарыстоўваючы бібліятэкі, такія як `aniposelib` або `pose- format`. Мы разглядаем магчымасць дастаўкі "Mocap → BVH/ FBX" follow- on інструмента - падайце заяўку на / contact /, калі вы хочаце.
Выдаліць
Так — POST шматчасткавы файл `video` у /v1/video/motion-capture/. Верне {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}. Аўтарызацыя носьбіта (sk-free-…) дае вам 10,000 бясплатных знакаў/месяц. Прыклад Curl у /api/.
Як вы ацэньваеце гэтую прыладу?