एआई गति कैप्चर
व्यावसायिक उपयोग ठीक
380+ मॉडल
कोई जलमार्क नहीं
कोई हस्ताक्षर की आवश्यकता नहीं
मॉडल:
+ GPT-5, Claude, Gemini
किसी व्यक्ति के साथ कोई वीडियो अपलोड करें — एआई ट्रैक 33 बॉडी के प्रत्येक फ्रेम पर 33 मुख्य बिन्दुओं को और आपको प्रत्येक फ्रेम के लिए संयुक्त पदों के एक JSON को देता है.
हर फ्रेम में 33 के शरीर के जोड़ों की नकल की जा रही है...
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एक वीडियो अपलोड, एआई निकाले गए 3डी शरीर मीडियापीपीप के उपयोग से हर फ्रेम पर खड़ा है. वापस एक trucapapad वीडियो और एक प्रति मिनट के लिए एक artaptaces, खेल विश्लेषण, या जीव विज्ञान. मुक्त, कोई मार्कर, कोई मोफिम सूट नहीं.
कैसे इस्तेमाल करें एआई गति कैप्चर
1
अपना इनपुट भरें
पाठ टाइप करें, फ़ाइल अपलोड करें या वर्णन करें कि आप क्या चाहते हैं. कोई खाता आवश्यक नहीं.
2
उत्पन्न करने के लिए क्लिक करें
हमारे एआई प्रक्रिया सेकंड में आपके अनुरोध को सबसे अच्छा खुले स्रोत मॉडल का उपयोग कर रही है।
3
डाउनलोड (A)
निजी और व्यावसायिक प्रयोग के लिए स्वतंत्र ।
इस औजार का प्रयोग एपीआई के द्वारा करें
इस औजार को अपने कोड से स्वचालित हल करें. बाहर निकलने के लिए INBERTATEREATE, TACKK रोकिएशन, कोई अतिरिक्त SKCKRT की आवश्यकता नहीं है. वेब इंटरफेस से मिलान करने के लिए.
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}'एआई गति कैप्चर — FAQ
फ्रेम में एक व्यक्ति के साथ एक वीडियो में और एआई ट्रैक ३३ शरीर जोड़ों के साथ छोड़ दें — सिर, कंधों, छाती, घुटनों, हाथ और पैर — हर फ्रेम में. आप वापस वीडियो ट्रांसमिटर प्राप्त करें प्रति घंटे प्रति घंटे के साथ एक JSON, कोई कदम नहीं, कोई एकल कैमरा काम करता है.
3 आयामी चरित्र चलना / एकता में खेल - वास्तविकता में खेल / निर्माण का लक्ष्य, खेल / निर्माण तकनीक विश्लेषण, फ़ॉर्म-पुणिंग स्लॉट बनाने, डेटा पर ट्रेन मॉडलों, या समय पर कल्पना शैली पैटर्नों को बनाता है.
मीडियाPPopeope Photoer (Gole, 2.0 2. 0) यह आउटपुट करता है सामान्य रूप से 2D cods में प्रत्येक फ्रेम में 33 शरीर बिंदुएँ + एक अनुमानित Z (लिक गहराई से कैमरा से गहराई) प्रति - प्रति-keyhats. यह पूरी तरह से चला जाता है तो guiougod आपकी दूसरी पीढ़ियों के लिए मुक्त रहता है.
यह 2 आयामी है — सही 2 आयामी एक्स के अनुमानित सापेक्ष. वास्तविक 3डी गति का उपयोग करने के लिए बहुत से कैमरे की जरूरत होती है.
200 संकेत प्रति इनपुट वीडियो के दूसरे सेकंड में ( 500 संकेतों पर)। एक 10 सेकंड क्लिप लागत 2,000 संकेतों, एक 60 सेकंड क्लिप लागत 12,000. प्रतिदिन कुछ छोटे क्लिपों को कवर करता है, साइन्स पर 30/दिन.
रीयल-समय: लगभग 30-50 फ्रेम्स प्रति सेकेंड हमारे बॉक्स पर. एक 1 मिनट में 30 मिनट विडियो प्रक्रियाओं सहित डाउनलोड + रेंडर. विस्तृत वीडियो को पूरा करने में ज्यादा समय लगता है.
MP4, MV, AVI, MKV, और अधिकांश सामान्य वीडियो फ़ॉर्मेट — कुछ भी नहीं हो सकता. मैक्स अपलोड 100 MB. रेज़ोल्यूशन ज्यादा बात नहीं करता है, lopams के लिए खड़ा मॉडल तेज गति के लिए.
मीडियाPPOPop Pareod एक व्यक्ति ट्रैक करता है हर फ्रेम (सबसे प्रमुख व्यक्ति). बहु- निजी ट्रैक के लिए हम एक अलग मॉडल की जरूरत है (RTMPMPCAEEECOCOPECPE(TE). यदि आपका मामला बहुतम व्यक्ति है, तो आप इसे एक अलग उपकरण के रूप में जोड़ने के लिए खुश हैं.
दृश्य जोड़ों को ~5-10 psep फ्रेम के भीतर ट्रैक किया जा रहा है; Dosecatee Golse जोड़ों (पीछे, फुट के पीछे हाथ) कम गोली से भरा हुआ है ताकि आप उन्हें फ़िल्टर कर सकें. अपने कवर्स में चिकनी फ्रेम (लमैन / CASSe-GS-Ge-Ge-Gs) आराम साफ कर सकते हैं.
इस उपकरण से सीधे नहीं है — JSON के कच्चे कुंजी- पाइंट डाटा है. आप ऑफ़लाइन में परिवर्तन कर सकते हैं जैसे कि scocviov/F" का उपयोग कर सकते हैं हम एक "Mov/F" उपकरण पर ध्यान दे रहे हैं — एक फ़ाइल / दर्ज करें यदि आप चाहते हैं.
प्रक्रिया तत्काल की गई, कुंजी शीर्षक निकाले गए हैं, तब इनपुट वीडियो मिटाया जाता है. स्केलिंग आउटपुट तथा JSON के लिए बनाए गए हैं मानक साझेदारीजिट (24 / 7 डी डी.) प्रशिक्षण के लिए इस्तेमाल किया जाता है.
जी हाँ, सिर्फ बहु- भाग video1/Gow. वापसी {video_s_ poents, ev_son, अवधि, संकेतों के साथ भाग देता है. भालू प्रमाणीकरण आपको 10,000 चिह्नों (ky- set-p/ aprecent // apphy. उदाहरण // s/ se/ av1/ av_BAR_BAR_ leveling // av_BAR_ leveling/ av_BAR_ PR_BAR_ PR_
आप इस औज़ार को कैसे दरेंगे?