UI Motion Capture
Komercijalna upotreba OK
380+ modela
Nema vodenog žiga
Nema potrebe za prijavom
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Prenesite bilo koji video sa osobom u njemu — UI prati 33 body keypoints po kadru i daje vam skeleton overlay video plus JSON zglobnih pozicija za svaki kader. Nema mocap odijela, nema markera, nema kalibracije. Jednokamera bez markera snimanje pokreta putem MediaPipe.
Praćenje 33 zglobova tijela kroz svaki kadr...
Napredne opcije
Rezultat
Žetoni nestaju.
Dobiti više tokena
Hoćeš još?
Prijavite se besplatno za 30K žetona dnevno + 10K bonusa
Prijavite se besplatno
Obrađujem vaš zahtjev...
Učitaj video, UI izvlači 3D tjelesnu pozu po kadru koristeći MediaPipe. Dobijte video sa prekrivanjem skeleta plus JSON ključne tačke po kadru za animaciju, sportsku analizu ili biomehaniku. Besplatno, bez markera, bez mocap odijela.
Kako koristiti UI Motion Capture
1
Unesite svoj unos
Unesite tekst, učitajte datoteku, ili opišite šta želite. Nema potrebe za računom.
2
Kliknite da generirate
Naša UI obrađuje vaš zahtjev u sekundama koristeći najbolje modele otvorenog koda.
3
Preuzmi i podijeli
Preuzmite, kopirajte ili podijelite svoj rezultat. Besplatno za ličnu i komercijalnu upotrebu.
Koristi ovaj alat preko API-ja
Automatizirajte ovaj alat iz vlastitog koda. OpenAI-kompatibilna REST krajnja tačka, Bearer-token autentifikacija, nije potreban dodatni SDK. Token troškovi odgovaraju web sučelju.
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}'UI Motion Capture — FAQ
Umetnite video sa osobom u kadru i UI prati 33 zgloba tijela - glavu, ramena, laktove, zglobove, kukove, koljena, gležnjeve, plus ruke i stopala - u svakom kadru. Dobijete video sa prekrivanjem skeleta plus JSON datoteku sa koordinatama zglobova po kadru. Nema mocap odijela, nema markera, nema koraka kalibracije, jedna kamera radi dobro.
Pokrenite 3D animacije likova u Blender / Unity / Unreal (re-target na namještenu armaturu), analizirajte sportske / plesne / borilačke vještine, gradite prekrivače za korekciju oblika, trenirajte modele ML na podacima o kretanju ili samo vizualizirajte uzorke kretanja tokom vremena.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Izlazi 33 body keypoints po kadru u normaliziranim 2D koordinatama + procijenjeni Z (relativna dubina od kamere) + po-keypoint vidljivosti. Radi u potpunosti na CPU tako da GPU ostaje slobodan za vaše druge generacije.
To je 2.5D — istinita 2D + procijenjena relativna Z od jedne kamere. Pravo 3D snimanje pokreta zahtijeva više sinkroniziranih kamera za triangulaciju (FreeMoCap / OptiTrack / Vicon pristup). Za TikTok plesove, sportsku analizu, animaciju ili bilo koji radni tok sa jednom kamerom, MediaPipeov izlaz je odličan. Kasnije ćemo dodati alat za više kamera za korisnike kojima je potreban istiniti 3D.
200 tokena po sekundi ulaznog videa (ograničeno na 500 tokena). Isječak od 10 sekundi košta 2.000 tokena; isječak od 60 sekundi košta 12.000. Dnevni besplatni tokeni pokrivaju nekoliko kratkih isječaka dnevno; prijavljeni korisnici dobivaju 30K/dan.
U stvarnom vremenu: otprilike 30-50 kadrova u sekundi na našoj kutiji. Video od 1 minute i 30 fps obrađuje se u 30-60 sekundi od početka do kraja, uključujući upload + renderiranje. Duži videozapisi traju proporcionalno duže.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, i najčešći video formati — sve što ffmpeg može dekodirati. Maksimalni upload 100 MB. Rezolucija nije mnogo važna; model poza interno se snižava radi brzine.
MediaPipe Pose Landmarker prati JEDNU osobu po kadru (najistaknutiju). Za praćenje više osoba trebao bi nam drugačiji model (RTMPose, YOLOv8-pose). Ako vaš slučaj upotrebe uključuje više osoba, pošaljite ideju putem /contact/ — rado ćemo je dodati kao zasebni alat.
Vidljivi spojevi su praćeni do ~5-10 px na 720p kadru; okludirana zglobova (ruka iza leđa, stopalo izvan kadra) se popunjavaju sa niskim rezultatima vidljivosti tako da ih možete filtrirati. Izglađivanje preko kadrova u vašem nizvodnom kanalu (Kalman / Savitzky-Golay) čisti ostatak.
Ne direktno iz ovog alata danas — JSON je sirovi keypoint podaci. Možete konvertirati offline koristeći biblioteke kao što su `aniposelib` ili `pose-format`. Razmatramo slanje "Mocap → BVH/FBX" nastavak alata — pošaljite upvote na /contact/ ako ga želite.
Odmah obrađeno, ključne tačke su izvađene, zatim je ulazni video izbrisan. Izlaz skeletnog prekrivanja i JSON su sačuvani za standardno istekanje linka za dijeljenje (24 h anonimno / 7 d plaćeno). Nikad se ne koristi za trening. /privacy/ za punu politiku.
Da — POST višedijelnu `video` datoteku u /v1/video/motion-capture/. Vraća {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}. Bearer auth (sk-free-…) daje vam 10.000 tokens/month free. Curl primjer na /api/.
Kako bi ocijenili ovaj alat?