Captura di muvimentu
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Modellu:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Caricate qualsiasi video cù una persona in ellu - L'IA traccia 33 punti chiave di u corpu per fotogramma è vi dà un video di sovrapposizione di scheletru più un JSON di pusizioni articulate per ogni fotogramma. Nessuna tuta mocap, senza marcatori, senza calibrazione. Cattura di muvimentu senza marcatori di una sola camera via MediaPipe.
Tracciamentu di 33 giunti di u corpu in ogni fotogramma...
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Carica un video, l'AI estrae a posa di u corpu 3D per fotogramma usando MediaPipe. Ricupre un video di sovrapposizione di scheletru più un JSON di punti chiave per fotogramma per animazione, analisi sportiva o biomeccanica. Liberu, senza marcatori, senza vestiti mocap.
Comu usari Captura di muvimentu
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Scrivi u testu, carica un file o discrivi chiddu chi vogghiu. Nudda cuntu necisariu.
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A nostra IA processa a vostra richiesta in secunni usannu i migliori mudelli open-source.
3
Scaricari e cunniviri
Scaricate, copiate o sparte u vostru risultatu. Libru per usu persunale è cummerciale.
Usa stu strumentu via API
Automate stu strumentu da u vostru propiu codice. OpenAI-compatible REST endpoint, Bearer-token auth, no extra SDK required. Token costs match the web interface.
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}'Captura di muvimentu - FAQ
Inserisci un video cù una persona in u fotogramma è l'AI traccia 33 giunti di u corpu - testa, spalle, gomiti, polsi, anca, ginocchia, caviglie, più mani è pedi - in ogni fotogramma. Ricevi un video di sovrapposizione di scheletru più un file JSON cù e coordinate di l'articulazione per fotogramma. Nessuna tuta mocap, senza marcatori, senza passu di calibrazione, una sola camera funziona bè.
Guida animazioni 3D di personaggi in Blender / Unity / Unreal (ri-target à un armatura riggistratu), fà analisi di tecnica di sport / danza / arti marziali, custruisce sovrapposizioni di correzione di forma, addestra i mudelli ML nantu à i dati di muvimentu, o solu visualizà i schemi di muvimentu in u tempu.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Riproduce 33 punti chiavi di corpu per fotogramma in coordinati 2D normalizzati + una stima di Z (profondità relativa da a camera) + punteggi di visibbilità per ogni puntu chiave. Funziona interamente in CPU, accussì a GPU rimane libera pi l'autri generazioni.
È 2.5D - veru 2D + stimatu Z relativu da una sola camera. A vera cattura di u muvimentu 3D hà bisognu di più camere sincronizzate per a triangulazione (l'approcciu FreeMoCap / OptiTrack / Vicon). Per i balli TikTok, l'analisi sportiva, u riferimentu di l'animazione o qualsiasi flussu di travagliu di una sola camera, a produzzione di MediaPipe hè eccellente. Aggiungeremu un strumentu multi-camera più tardi per l'utenti chì anu bisognu di veru 3D.
200 gettoni à u siconnu di video in uscita (limitatu à 500 gettoni). Un clip di 10 secondi costa 2.000 gettoni; un clip di 60 secondi costa 12.000. I gettoni gratuiti di u pool di u ghjornu coprenu uni pochi di clip corti al ghjornu; l'utenti registrati ricevenu 30K / ghjornu.
In tempu reale: circa 30-50 fotogrammi à u secondu in a nostra scatula. Un video di 1 minutu à 30 fps si processa in 30-60 secondi da a fine à a fine, cumpresu u caricamentu + u rendering.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, è i formati video più cumuni - tuttu ciò chì ffmpeg pò decodificà. Carica massimu 100 MB. A risoluzione ùn importa micca assai; u mudellu di pose internamente downsamples per a velocità.
U MediaPipe Pose Landmarker traccia UNA persona per fotogramma (a cchiù pruminenti). Pi tracciari cchiù pirsuni ci voli un mudellu diversu (RTMPose, YOLOv8-pose). Si lu vostru casu d'usu hè cchiù pirsuni, mandateci n'idea via /contact/ — saremu felici di agghiuncialli comu strumentu separatu.
Li giunti visibbili sò tracciati finu a ~5-10 px supra a un fotogramma 720p; i giunti occlusi (manu dietru a spalla, pedi fora di u fotogramma) sò riempiti cu punti di visibbilità vascia accussì si ponu filtrà. L'asciuttatura tra i fotogrammi di u vostru flussu di travagliu (Kalman / Savitzky-Golay) pulisce u restu.
Oghji, ùn si pò usari stu strumentu direttamente — u JSON hè u datu di u puntu chiavi. Si pò cunvertì fora di lìnia usannu libbirtati comu "aniposelib" o "pose-format". Stimu pigghiannu in cunsiderazione di mandà un strumentu di seguitu "Mocap → BVH/FBX" — se vo vulete, mandate un votu à /contact/.
Elaboratu immediatamenti, li punti chiavi sò estratti, poi u video in uscita hè eliminatu. L'uscita di a sovrapposizione di schema è JSON sò mantiniti pi la scadenza standard di cunnizzioni di ligame (24 h anonimu / 7 d pagatu). Mai usatu pi l'addestramentu. /privacy/ pi a pulitica completa.
Sì — POST un fugliali `video` multipart a /v1/video/motion-capture/. Ritorna {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}. L'autentificazione di u purtaturi (sk-free-…) vi dà 10.000 tokens/mese libbirali. Curl esempiu à /api/.
Comu valutate stu strumentu?