Capture des mouvements d'IA
Utilisation commerciale OK
380+ modèles
Pas de filigrane
Pas besoin d'inscription
Modèle:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Télécharger n'importe quelle vidéo avec une personne dedans — IA suit 33 points de touches du corps par cadre et vous donne une vidéo de superposition squelette plus un JSON de positions de joint pour chaque cadre. Pas de combinaison de mocap, pas de marqueurs, pas de calibrage.
Suivi de 33 articulations de corps dans chaque cadre...
Options avancées
Résultat
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Traitement de votre demande...
Télécharger une vidéo, l'IA extrait la pose du corps 3D par cadre à l'aide de MediaPipe. Retirez une vidéo de superposition de squelette plus un point clé par image JSON pour l'animation, l'analyse sportive ou la biomécanique. Gratuit, pas de marqueurs, pas de combinaison mocap.
Comment utiliser Capture des mouvements d'IA
1
Saisissez votre entrée
Tapez du texte, téléchargez un fichier ou décrivez ce que vous voulez. Aucun compte n'est nécessaire.
2
Cliquez sur générer
Notre IA traite votre demande en quelques secondes à l'aide des meilleurs modèles open-source.
3
Télécharger et partager
Téléchargez, copiez ou partagez votre résultat. Gratuit pour un usage personnel et commercial.
Utilisez cet outil via l'API
Automatisez cet outil à partir de votre propre code. Endpoint REST compatible OpenAI, Auth-token auth, pas de SDK supplémentaire requis.
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}'Capture des mouvements d'IA — FAQ
Déposer dans une vidéo avec une personne dans le cadre et l'IA suit 33 articulations du corps — tête, épaules, coudes, poignets, hanches, genoux, chevilles, ainsi que les mains et les pieds — dans chaque cadre. Vous obtenez une vidéo de superposition squelette plus un fichier JSON avec les coordonnées de l'articulation par cadre.
Conduire des animations de personnages 3D dans Blender / Unity / Unreal (re-cible à une armature truquée), faire de l'analyse technique sport / danse / martial-arts, construire des superpositions de correction de forme, former des modèles ML sur les données de mouvement, ou tout simplement visualiser les modèles de mouvement au fil du temps.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Il produit 33 points clés du corps par cadre dans des coords 2D normalisés + une Z estimée (profondeur relative de l'appareil photo) + scores de visibilité par point clé. Il fonctionne entièrement sur CPU afin que le GPU reste libre pour vos autres générations.
C'est 2.5D — true 2D + estimation relative Z d'une caméra unique. La capture 3D réelle nécessite plusieurs caméras synchronisées pour la triangulation (approche FreeMoCap / OptiTrack / Vicon). Pour les danses TikTok, l'analyse sportive, la référence d'animation, ou tout flux de travail monocaméra, la sortie de MediaPipe est excellente. Nous ajouterons un outil multicamera plus tard pour les utilisateurs qui ont besoin de vraie 3D.
200 jetons par seconde de la vidéo d'entrée (planché à 500 jetons). Un clip de 10 secondes coûte 2 000 jetons; un clip de 60 secondes coûte 12 000.
En temps réel : environ 30-50 images par seconde sur notre boîte. Une vidéo de 1 minute 30 fps en 30-60 secondes de bout en bout incluant le téléchargement + rendu. Les vidéos plus longues prennent proportionnellement plus de temps.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, et les formats vidéo les plus courants — n'importe quoi ffmpeg peut décoder. Max télécharger 100 MB. La résolution n'a pas beaucoup d'importance; le modèle de pose en interne baisse pour la vitesse.
Pour le suivi multi-personnes, nous avons besoin d'un modèle différent (RTMPose, YOLOV8-pose). Si votre cas d'utilisation est multi-personnes, déposez une idée via /contact/ — heureux de l'ajouter en tant qu'outil séparé.
Les joints visibles sont suivis jusqu'à ~5-10 px sur un cadre de 720p; les joints occlus (main derrière le dos, pied hors cadre) sont remplis avec des scores de visibilité faible afin que vous puissiez les filtrer. Lissant les cadres dans votre pipeline en aval (Kalman / Savitzky-Golay) nettoie le reste.
Vous pouvez convertir hors ligne en utilisant des bibliothèques comme `aniposelib` ou `pose-format`. Nous envisageons d'envoyer un outil de suivi "Mocap → BVH/FBX" — fichierz un upvote à /contact/ si vous le souhaitez.
Traitement immédiat, les points clés sont extraits, puis la vidéo d'entrée est supprimée. La sortie squelette-overlay et JSON sont conservés pour l'expiration standard du lien de partage (24 h anonyme / 7 d payé). Jamais utilisé pour la formation. /privacy/ pour la politique complète.
Oui — POST a multipart `video` file to /v1/video/motion-capture/. Retourne {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}. Le porteur auth (sk-free-...) vous donne 10 000 jetons/mois gratuitement. Exemple Curl à /api/.
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