Cattura movimento IA
Uso commerciale OK
380+ modelli
Nessuna filigrana
Nessuna registrazione necessaria
Modello:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Caricare qualsiasi video con una persona in esso I IA traccia 33 punti chiave corpo per fotogramma e ti dà uno scheletro overlay video più un JSON di posizioni comuni per ogni fotogramma. Nessuna tuta mocap, nessun marcatore, nessuna calibrazione.
Rintracciare 33 articolazioni del corpo in ogni fotogramma...
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Caricare un video, IA estrae corpo 3D posa per fotogramma utilizzando MediaPipe. Torna indietro uno scheletro sovrapposizione video più un per-frame keypoint JSON per animazione, analisi sportiva, o biomeccanica. Gratis, senza marcatori, senza mocap tuta.
Come usare Cattura movimento IA
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Utilizzare questo strumento tramite API
Automatizza questo strumento dal tuo codice. Endpoint REST compatibile con OpenAI, auth Bearer-token, nessun SDK aggiuntivo richiesto. I costi Token corrispondono all'interfaccia 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}'Cattura movimento IA — FAQ
Drop in un video con una persona in cornice e l'IA traccia 33 articolazioni del corpo testa, spalle, gomiti, polsi, fianchi, ginocchia, caviglie, più mani e piedi in ogni fotogramma. Si ottiene indietro uno scheletro sovrapposto video più un file JSON con le coordinate per fotogramma giunto. Nessuna tuta mocap, nessun marcatore, nessun passo di calibrazione, singola fotocamera funziona bene.
Guidare animazioni di carattere 3D in Blender / Unità / Unreal (re-target per un'armatura truccata), fare sport / danza / tecnica arti marziali, costruire sovrapposizioni forma-correzione, addestrare modelli ML sui dati di movimento, o semplicemente visualizzare modelli di movimento nel tempo.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Emette 33 punti chiave corpo per fotogramma in coordi 2D normalizzati + una Z stimata (profondità relativa dalla fotocamera) + punteggi di visibilità per punto chiave. Funziona interamente sulla CPU in modo che la GPU rimanga libera per le altre generazioni.
Si tratta di 2.5D True 2D + Z relativo stimato da una singola fotocamera. Reale cattura 3D ha bisogno di più telecamere sincronizzate per la triangolazione (l'approccio FreeMoCap / OptiTrack / Vicon). Per le danze di TikTok, analisi sportiva, riferimento di animazione, o qualsiasi flusso di lavoro single-camera, l'uscita di MediaPipe è eccellente. Aggiungiamo uno strumento multi-camera più tardi per gli utenti che hanno bisogno di vero 3D.
200 gettoni al secondo del video di ingresso (floored at 500 tokens). Una clip di 10 secondi costa 2.000 gettoni; una clip di 60 secondi costa 12.000. I gettoni gratuiti del Daily-pool coprono qualche breve clip al giorno; gli utenti iscritti ricevono 30K al giorno.
Piu' o meno in tempo reale: circa 30-50 fotogrammi al secondo sulla nostra scatola. Un processo video da 1 minuto a 30 fps in 30-60 secondi end-to-end incluso upload + render. I video piu' lunghi richiedono in proporzione piu' tempo.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, e formati video più comuni Qualsiasi cosa ffmpeg può decodificare. Max upload 100 MB. La risoluzione non importa molto; il modello posa interna downcampions per la velocità.
MediaPipe Pose Landmarker traccia una persona per fotogramma (il più importante). Per il monitoraggio multi-persona abbiamo bisogno di un modello diverso (RTMPose, YOLOv8-pose). Se il tuo caso d'uso è multi-persona, archivia un'idea tramite /contact/ > felice di aggiungerla come strumento separato.
Le articolazioni visibili sono rintracciate entro ~5-10 px su un telaio 720p; le articolazioni occlusive (mano dietro indietro, piede fuori-frame) ottenere riempito con punteggi di bassa visibilità in modo da poter filtrare fuori. Liscio attraverso i fotogrammi nella vostra pipeline a valle (Kalman / Savitzky-Golay) pulisce il resto.
Non direttamente da Cattura movimento IA oggi il JSON è il raw keypoint dati. È possibile convertire offline utilizzando librerie come il file di >. Stiamo considerando la spedizione di un "Mocap → BVH/FBX" strumento di follow-on file un upvote a /contact/ se lo si desidera.
Elaborazione immediata, i punti chiave vengono estratti, poi il video di ingresso viene eliminato. L'output scheletro-overlay e JSON sono mantenuti per la scadenza standard share-link (24 h anonimo / 7 d pagato). Mai utilizzato per l'allenamento. /privacy/ per la politica completa.
Sì POST {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}. Bearer auth (sk-free-...) ti dà 10.000 gettoni/mese gratis. Esempio di curvatura a /api/.
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