AI Motion Capture
Erabilera komertziala Ados
380+ modelo
Ur- markarik ez
Ez da izen-ematerik behar
Modeloa:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Igo pertsona bat duen edozein bideo — AIk 33 gorputz-puntu gako jarraitzen ditu fotograma bakoitzeko, eta eskeleto-gainazalaren bideoa ematen dizu, fotograma bakoitzeko artikulazioen posizioen JSON batekin batera. Mocap-jantzirik ez, markatzailerik ez, kalibraziorik ez. Kamera bakarreko mugimendu-kaptura markatzailerik gabe MediaPipe bidez.
Gorputz-adar bakoitzaren 33 artikulazioen jarraipena fotograma bakoitzean...
Aukerak aurreratuak
Emaitza
Token gutxi.
Eskuratu token gehiago
❤️ Free.ai maite duzu?
Izen eman erreferentzia-esteka bat lortzeko eta 25.000 token laguneko irabazteko.
Gehiago nahi duzu?
Izena eman doan 30K token/egun + 10K bonus
Izena eman doan
Zure eskaera prozesatzen...
Bideo bat igotzean, AIk 3Dko gorputz-posizioa ateratzen du fotograma bakoitzeko MediaPipe erabiliz. Eskeleto-gainazalaren bideoa eta fotograma bakoitzeko gako-puntuak JSON animaziorako, kirol-analisirako edo biomekanikarako. Doakoa, markatzailerik gabe, mocap-jantzirik gabe.
Nola erabili AI Motion Capture
1
Sartu zure sarrera
Idatzi testua, igo fitxategi bat edo deskribatu nahi duzuna. Ez da konturik behar.
2
Egin klik sortzean
Gure AI-ak zure eskaera segundotan prozesatzen du, kode irekiko eredurik onenak erabiliz.
3
Deskargatu eta partekatu
Deskargatu, kopiatu edo partekatu zure emaitza. Dohainik erabilpen pertsonal eta komertzialerako.
Erabili tresna hau API bidez
Automatizatu tresna hau zure kodetik. OpenAI-rekin bateragarria den REST amaiera-puntua, eramantzailearen tokenaren autentifikazioa, ez da SDK gehigarririk behar. Tokenen kostuak web-interfazearekin bat datoz.
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}'AI Motion Capture — FAQ
Jarri bideo bat pertsona batekin fotograma batean eta AI-k 33 gorputz-artikulazioen jarraipena egingo du fotograma bakoitzean: burua, sorbalda, ukondoa, eskumuturra, aldaka, belauna, orkatila, eskuak eta oinak. Eskeletoaren gainjartze-bideo bat eta fotograma bakoitzeko artikulazioen koordenatuak dituen JSON fitxategi bat itzuliko dituzu. Mocap-jantzirik ez, markatzailerik ez, kalibrazio-urratsik ez, kamera bakarrekoa ondo funtzionatzen du.
3D pertsonaien animazioak Blender / Unity / Unreal-en (berriz ere armadura aldatu baterako), kirol / dantza / borroka arte tekniken analisia, forma-zuzenketa gainjartzeak eraikitzea, ML ereduak mugimendu datuetan entrenatzea, edo denboran zehar mugimendu ereduak bistaratzea besterik ez.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Fotograma bakoitzeko 33 gorputz-puntu ematen ditu 2D koordenatu normalizatuetan + Z estimatua (kameraren sakonera erlatiboa) + gako-puntuko ikusgarritasun-puntuak. Guztiz PUZan exekutatzen da, GPUa libre geratzen baita beste belaunaldietarako.
2,5D da — kamera bakar bateko benetako 2D + estimatutako Z erlatiboa. Benetako 3D mugimenduen kapturak kamera sinkronizatu anitz behar ditu triangulaziorako (FreeMoCap / OptiTrack / Vicon metodoa). TikTok dantza, kirol analisi, animazio erreferentzia edo kamera bakarreko edozein lan-fluxuetarako, MediaPipe-ren irteera bikaina da. Geroago kamera anitzeko tresna bat gehituko dugu benetako 3D behar duten erabiltzaileentzat.
Sarrerako bideoaren 200 token segundoko (muga 500 token). 10 segundoko klip batek 2.000 token balio ditu; 60 segundoko klip batek 12.000. Egunero doako pool-eko tokenek eguneko klip labur batzuk estaltzen dituzte; saioa hasitako erabiltzaileek 30K/egun jasotzen dituzte.
Denbora errealean: gure kaxan, segundoko 30-50 fotograma gutxi gorabehera. Minutu bateko 30 fps-ko bideo bat 30-60 segundotan prozesatzen da, karga + errendatzea barne. Bideo luzeagoek proportzioan denbora gehiago behar dute.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV eta bideo-formatu ohikoenak — ffmpeg-ek dekodetu dezakeen edozein. Gehienezko karga 100 MB. Bereizmena ez da garrantzitsua; posizio-ereduak barnean beheranzko laginaketa egiten du abiadura hobetzeko.
MediaPipe Pose Landmarker-ek pertsona BAT jarraitzen du fotograma bakoitzeko (aipagarriena). Pertsona anitzeko jarraipena egiteko beste eredu bat beharko genuke (RTMPose, YOLOv8-pose). Zure kasua pertsona anitzekoa bada, bidali ideia bat /contact/-en bidez — pozik gehituko dugu tresna bereizi gisa.
Elkarketa ikusgarriak ~5-10 px-tara jarraitzen dira 720p fotograma batean; elkarketa itxiak (eskua atzeko aldean, oina fotogramatik kanpo) ikusgarritasun-puntuak betetzen dira, iragazi ahal izateko. Behe-fluxuko hodian (Kalman / Savitzky-Golay) fotogramak leuntzeak gainontzekoa garbitzen du.
Gaur egun ez da zuzenean tresna honetatik erabil daitekeen tresna — JSONa gako-puntuaren datu gordina da. Lineaz kanpo bihur daiteke `aniposelib` edo `pose-format` liburutegien bidez. "Mocap → BVH/FBX" jarraipen-tresna bat bidaltzea pentsatzen ari gara — bidali botoa /contact/-en, nahi baduzu.
Berehala prozesatuta, gako-puntuak erauzten dira, eta sarrerako bideoa ezabatu egiten da. Eskeleto-gainazalaren irteera eta JSONa gordetzen dira partekatutako esteka iraungitzen den arte (24 ordu anonimoa / 7 egun ordaindua). Inoiz ez da erabiltzen prestakuntzarako. /privacy/ politika osoa ikusteko.
Bai — POST egin zati anitzeko `bideoa` fitxategi bat /v1/video/motion-capture/-ra. {bideo_url, json_url, iraupena_s, tokenak, partekatze_url} itzultzen du. Erabiltzailearen autentifikazioak (sk-free-…) 10.000 token/hilabete ematen dizkizu doan. Curl-en adibidea /api/-n.
Nola baloratuko zenuke tresna hau?