Captura de movimiento IA
Uso comercial OK
380+ modelos
Sin marca de agua
No es necesario inscribirse
Modelo:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Subir cualquier vídeo con una persona en él — IA rastrea 33 puntos clave del cuerpo por marco y le da un vídeo de superposición esqueleto más un JSON de posiciones conjuntas para cada marco. Sin traje de mocap, sin marcadores, sin calibración. Captura de movimiento sin marcadores de una cámara vía MediaPipe.
Rastreando 33 articulaciones del cuerpo a través de cada marco...
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Sube un video, IA extrae la postura del cuerpo en 3D por fotograma usando MediaPipe. Vuelve a un vídeo de superposición de esqueleto más un punto clave por fotograma JSON para animación, análisis deportivo o biomecánica. Libre, sin marcadores, sin traje mocap.
Cómo usar Captura de movimiento IA
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Utilice esta herramienta a través de API
Automatice esta herramienta a partir de su propio código. Endpoint REST compatible con OpenAI, Auth Token de Portador, no requiere SDK adicional. Los costos de token coinciden con la interfaz web.
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 de movimiento IA — FAQ
Deje caer en un vídeo con una persona en el marco y la IA sigue 33 articulaciones del cuerpo — cabeza, hombros, codos, muñecas, caderas, rodillas, tobillos, más manos y pies — en cada cuadro. Usted consigue de nuevo un vídeo superpuesto esqueleto más un archivo JSON con las coordenadas de la articulación por marco. Sin traje de mocap, sin marcadores, sin paso de calibración, una sola cámara funciona bien.
Impulsa animaciones de personajes 3D en Blender / Unity / Unreal (re-target a una armadura amañada), realiza análisis de técnicas de deportes / danza / artes marciales, construye superposiciones de corrección de formas, entrena modelos ML en datos de movimiento, o simplemente visualiza patrones de movimiento con el tiempo.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Produce 33 puntos clave del cuerpo por marco en coords 2D normalizados + una Z estimada (profundidad relativa de la cámara) + puntuaciones de visibilidad por punto clave. Se ejecuta completamente en la CPU para que la GPU permanezca libre para sus otras generaciones.
Es 2.5D — verdadero 2D + estimado relativo Z de una sola cámara. La captura de movimiento 3D real necesita múltiples cámaras sincronizadas para la triangulación (el enfoque FreeMoCap / OptiTrack / Vicon). Para bailes TikTok, análisis deportivo, referencia de animación, o cualquier flujo de trabajo de una sola cámara, la salida de MediaPipe es excelente. Añadiremos una herramienta multicámara más tarde para los usuarios que necesitan verdadero 3D.
200 tokens por segundo de vídeo de entrada (con un piso de 500 tokens). Un clip de 10 segundos cuesta 2.000 tokens; un clip de 60 segundos cuesta 12.000. Los tokens gratuitos de grupo diario cubren unos cuantos clips cortos por día; los usuarios que inician sesión obtienen 30K/día.
En tiempo real: aproximadamente 30-50 fotogramas por segundo en nuestra caja. Un video de 30 fps de 1 minuto procesa en 30-60 segundos de extremo a extremo incluyendo carga + render. Los videos más largos toman proporcionalmente más tiempo.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, y los formatos de vídeo más comunes — cualquier cosa que ffmpeg puede decodificar. Max subir 100 MB. La resolución no importa mucho; el modelo de pose disminuye internamente la velocidad.
El MediaPipe Pose Landmarker rastrea a una persona por marco (el más prominente). Para el seguimiento de múltiples personas necesitaríamos un modelo diferente (RTMPose, YOLOv8-pose). Si su caso de uso es multi-persona, presente una idea a través de /contacto/ — encantado de añadirlo como una herramienta separada.
Las articulaciones visibles son rastreadas dentro de ~5-10 px en un marco de 720p; las articulaciones ocluidas (la mano detrás de atrás, el pie fuera del marco) se llenan con puntuaciones de baja visibilidad para que pueda filtrarlas hacia fuera. Suavizar a través de marcos en su tubería aguas abajo (Kalman / Savitzky-Golay) limpia el resto.
No directamente de Captura de movimiento IA hoy en día — el JSON es los datos de punto clave en bruto. Puede convertir fuera de línea utilizando bibliotecas como `aniposelib` o `pose-formato`. Estamos considerando enviar una herramienta de seguimiento "Mocap → BVH/FBX" — archivo un upvote en /contact/ si lo desea.
Procesado inmediatamente, se extraen los puntos clave, luego se elimina el vídeo de entrada. La salida esqueleto-superposición y JSON se guardan para la expiración estándar de enlace compartido (24 h anónimo / 7 d pagado). Nunca se utiliza para el entrenamiento. /privacy/ para la política completa.
Sí — POST un archivo multiparte `video` a /v1/video/motion-capture/. Devuelve {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}. Auth portador (sk-free-...) le da 10.000 tokens/mes libre. Curl ejemplo en /api/.
¿Cómo calificaría a esta herramienta?