AIモーションキャプチャー
商用OK
380+モデル
透かしなし
登録は不要
モデル:
+ GPT-5, Claude, Gemini
人物を含むどんなビデオでもアップロードできます。AIはフレーム当たり33の身体キーポイントを追跡し、骨格オーバーレイビデオと各フレームの関節位置のJSONを提供します。モキャップスーツ、マーカー、キャリブレーションは不要です。MediaPipeを使ったシングルカメラマーカーレスモーションキャプチャーです。
33の関節を追跡してる
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動画をアップロードすると、AI は MediaPipe を使ってフレームごとに 3D 身体ポーズを抽出します。骨格オーバーレイビデオとフレームごとのキーポイント JSON をアニメーション、スポーツ分析、生体力学用に返します。無料で、マーカーも、モキャップスーツもありません。
使い方 AIモーションキャプチャー
1
入力を入力
テキストを入力、ファイルをアップロード、または必要なことを記述します。アカウントは必要ありません。
2
クリックして生成
私たちのAIは、最良のオープンソースモデルを使って、あなたの要求を数秒で処理します。
3
ダウンロードと共有
結果をダウンロード、コピー、共有できます。個人的、商業的な使用は無料です。
このツールを API で使用
あなたのコードからこのツールを自動化します。OpenAI 互換の REST エンドポイント、ベアートークン認証、追加の SDK が必要ありません。トークンのコストはウェブインターフェースと一致します。
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モーションキャプチャー — FAQ
フレームに人物のビデオを入力すると、AIは頭、肩、肘、手首、股関節、膝、足関節、手足を含む33の関節をフレームごとに追跡します。骨格オーバーレイビデオとフレームごとの関節座標を含むJSONファイルを返します。モキャップスーツ、マーカー、キャリブレーションステップはありません。単一カメラで問題ありません。
Blender/Unity/Unrealで３Ｄキャラクターアニメーションを動かす（リグされたアマチュアに再ターゲット），スポーツ／ダンス／武術技術分析を行う，形状修正オーバーレイを作成する，動作データ上でＭＬモデルを訓練する，あるいは単に時間経過に伴う動作パターンを可視化する。
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0)。フレーム当たり33個のボディキーポイントを正規化された2D座標で出力します。Z (カメラからの相対深さ) を推定します。キーポイント当たりの可視性スコアを出力します。完全にCPUで動作するので、他の世代のプログラムにGPUを使わないでください。
これは 2.5D であり、単一のカメラからの真の 2D + 推定相対 Z です。真の 3D モーションキャプチャには三角測量のために複数の同期カメラが必要です（FreeMoCap / OptiTrack / Vicon アプローチ）。TikTok ダンス、スポーツ分析、アニメーション参照、またはどんな単一カメラワークフローに対しても MediaPipe の出力は優れています。真の 3D を必要とするユーザのために、後でマルチカメラツールを追加します。
入力ビデオの秒数は200トークン (500トークンで制限)。10秒のクリップは2000トークン、60秒のクリップは12000トークン。日々プールの無料トークンは1日に数本の短いクリップをカバーします。ログインしたユーザは1日に30Kを得ます。
実時間的なもの: 私たちのボックスでは、およそ 30-50 フレーム/秒です。1 分間の 30 fps のビデオは、アップロード + レンダリングを含めて、エンドツーエンドで 30-60 秒で処理されます。長いビデオは、比例して長くなります。
ファイルのサイズは最大 100 MB までアップロードできます。解像度はあまり重要ではありません。ポーズモデルは速度を上げるために内部的にダウンサンプリングします。
MediaPipe Pose Landmarker はフレームごとに 1 人の人物を追跡します。多人数追跡には別のモデル (RTMPose, YOLOv8-pose) が必要です。多人数のユーザがいる場合は、 /contact/ でアイデアを提出してください。それを別のツールとして追加します。
720p フレームで可視ジョイントは 5-10 px まで追跡されます。閉じたジョイント (手が背後、足がフレーム外) は低い可視性スコアで埋められますので、フィルタリングできます。下流パイプライン (Kalman / Savitzky-Golay) のフレーム間のスムーズ化は残りを清掃します。
これは、AIモーションキャプチャーから直接ではありません。JSONは、生のキーポイントデータです。`aniposelib`や`pose-format`のようなライブラリを使ってオフラインで変換できます。我々は、"Mocap → BVH/FBX"の後継ツールを提供することを検討しています。望むなら、/contact/にアップボートを送ってください。
すぐに処理され、キーポイントが抽出され、入力ビデオが削除されます。スケルトンオーバーレイ出力と JSON は標準の共有リンクの有効期限まで保持されます（24 時間匿名 / 7 日有料）。訓練には使用しません。 /privacy/ は完全なポリシーです。
はい — 多分割の `video` ファイルを /v1/video/motion-capture/ に POST します。 {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url} を返します。 持ち主認証 (sk-free-…) は 10,000 個のトークン/月を無料で与えます。 Curl の例は /api/ にあります。
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