Улавяне на ИИ мотиви
Търговско ползване ОК
380+ модели
Няма воден знак
Няма нужда от регистрация.
Модел:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Качете всяко видео с човек в него – ИИ проследява 33 точки на тялото на рамка и ви дава скелет натоварване видео плюс JSON на съвместни позиции за всяка рамка. Без костюм за мокап, без маркери, без калибрация. Единична камера маркер движение за улавяне през MediaPipe.
Проследявам 33 трупа през всяка рамка...
Напредни опции
Резултат
Токените свършват.
Намерете още токове
❤️ Love this tool? Share it!
Запишете се за да получите референтна връзка и печелете 25 000 жетона на приятел.
Искаш ли още?
Регистрирайте се безплатно за 30K жетони/дневен + 10K бонус
Запишете се безплатно
Обработка на искането ви...
Качете видео, ИИ екстракти 3D телесна поза на рамка с помощта на MediaPipe. Вземи обратно скелет натоварване видео плюс на рамка ключови точки JSON за анимация, спортен анализ или биомеханика. Без маркери, без мокап костюм.
Как да използвате Улавяне на ИИ мотиви
1
Въведете входа си
Въведете текст, качите файл или опишете какво искате. Няма нужда от акаунт.
2
Кликнете върху генериране
Нашата ИИ обработва вашето искане в секунди с помощта на най-добрите отворени модели.
3
Изтегляне и споделяне
Изтегляне, копие или споделяне на резултата си. Безплатно за лична и търговска употреба.
Използване на този инструмент чрез API
Автоматизирайте този инструмент от вашия код. Компатибилна с OpenAI REST крайна точка, автентизация на носителя, не е необходима допълнителна SDK. Такен разходи съответстват на уеб интерфейса.
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}'Улавяне на ИИ мотиви — FAQ
Пуснете в видео с човек в рамката и ИИ проследява 33 трупа стави – главата, раменете, лактите, китките, бедрата, коленете, глезените, плюс ръцете и краката - във всяка рамка. Връщате си скелет натоварване видео плюс JSON файл с на рамка съвместни координати. Без мокап костюм, без маркери, без калибриране стъпка, една камера работи добре.
Драйв 3D анимации характер в Blender / Unity / Nereal (ре-цел към нагласена арматура), да спорт / танц / бойни изкуства техника анализ, изграждане на формуляр-корекция на ленти, влак ML модели за движение данни, или просто визуализиране на моделите на движение с течение на времето.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Той извежда 33 ключови точки на тялото на рамката в нормализирани 2D coords + оценена Z (относителна дълбочина от камерата) + на ключова точка резултати. Тя работи изцяло на CPU, така че GPU остава свободен за другите поколения.
Това е 2.5D — истинско 2D + оценен относителен Z от един фотоапарат. Реално 3D улавяне на движението се нуждае от множество синхронизирани камери за триангулация (подходът FreeMoCap / OptiTrack / Vicon). За TikTok танци, спортен анализ, референтна анимация, или всяка една камера работен поток, изходът на MediaPipe е отличен. По-късно ще добавим многокамерен инструмент за потребители, които се нуждаят от истинско 3D.
200 жетона в секунда от входното видео (надолу с 500 жетона). 10-секунди клип струва 2000 жетона; 60-секунда клип струва 12 000. Безплатни жетони за ежедневно обхващат няколко къси клипа на ден; потребителите получават 30K на ден.
Real-time-ish: около 30-50 кадри в секунда на нашата кутия. 1-минута 30 кг видео процеси в 30-60 секунди, включително качване + излъчване. По-дълги видео отнема пропорционално по-дълго.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, и най-често срещани видео формати — всичко, което ffmpeg може да декодира. Макс качи 100 MB. Резолюцията не е много от значение; позата модел на вътрешно понижаване образци за скорост.
MediaPipe Pose Landmarker проследява ЕДНА личност на рамка (най-известната). За проследяване на много хора ние ще се нуждаем от различен модел (RTMPose, YOLOV8-pose). Ако вашия случай на употреба е мулти-лице, подадете идея чрез /contact / — радвам се да го добавите като отделен инструмент.
Видните стави се проследяват в рамките на ~5-10 px на 720p рамка; запушени съединения (зад гърба, крак от рамката) се запълват с резултати от ниска видимост, така че да можете да ги филтрирате. Изглаждане през рамката в поточната тръба (Kalman / Savitzky-Golay) почиства останалото.
Не директно от Улавяне на ИИ мотиви днес — JSON е суровата ключова точка данни. Можете да конвертирате офлайн с помощта на библиотеки като `aniposelib' или `pose-format'. Ние обмисляме доставката на "Mocap → BVH/FBX" следователен инструмент - да се подаде гласуване на /contact / ако го искате.
Обработени незабавно, ключовите точки се извличат, след това входното видео се изтрива. Изходът от скелет-оверлай и JSON се съхраняват за стандартното изтичане на акционерната връзка (24 часа анонимно / 7 d платено). Никога не се използва за обучение. /privacy/ за пълна политика.
Да — ПОСТ многочастен "видео" файл на /v1/video/motion-capture /. Връща {video_url, json_url, продължителност_s, жетони, share_url}. Носител автентизация (sk-freee-...) ви дава 10 000 жетона/месец безплатно.
Как би оценил този инструмент?