AI მოძრაობის ჩაწერა
კომერციული გამოყენება
380+ მოდელი
წყალგაუმტარი ნიშნის გარეშე
არ არის საჭირო რეგისტრაცია
მოდელები
+ GPT-5, Claude, Gemini
ატვირთეთ ნებისმიერი ვიდეო, რომელშიც ადამიანია — AI 33 სხეულს იღებს თითოეულ კამერაზე და გაძლევთ skeleton overlay ვიდეოებს და JSON- ს თითოეული კამერის პოზიციების შესახებ. არანაირი mocap suit, არანაირი მარკერი, არანაირი კალიბრაცია. ერთი კამერის მარკერის გარეშე მოძრაობის აღება MediaPipe- ის საშუალებით.
ოპჲჟლვეგამ 33 ჟყგყპჱანთწ ნა რწლჲრჲ გყპჳს გჟწკთ კამვპა...
დამატებითი პარამეტრები
შედეგი
ჟკჲპჲ ჟთ ჟგყპქთჳმვ ჟ ჱაოჲფგარვლნთრვ ჟთ ჱაოჲფგარვლთ.
მეტი ტოკენის მიღება
თჟკაქ ლთ ჲღვ?
ჟვ ოპთ£აგთ ბვჱოლარნჲ ჱა 30.000 ჟთდსპნთუთ ჟვკჲ£ ევნ + 10.000 ბჲნსჟთ
რეგისტრაცია
თქვენი მოთხოვნის დამუშავება...
ვიდეო ჩატვირთვა, AI გამოყოფს 3D სხეულს ფიგურას MediaPipe- ის გამოყენებით. მიიღეთ skeleton overlay ვიდეო და ფიგურის წერტილები JSON ანიმაციისთვის, სპორტის ანალიზისთვის ან ბიომექანიკა. უფასო, მარკერები არ არის, არა mocap suit.
როგორ გამოიყენოთ AI მოძრაობის ჩაწერა
1
შეყვანის ჩასმა
შეყვანეთ ტექსტი, ჩამოტვირთეთ ფაილი ან აღწერეთ ის, რაც გსურთ. ანგარიში არ არის საჭირო.
2
დაწკაპეთ შექმნა
ნაქთწრ თჱმთჟლვნ თნრვლვკრ ოპჲუვჟთპა ჱაოჲგვეარა რთ ჱა ჟვკსნეთ, თჱოჲლჱგაიკთ ნაი-ეჲბპთრვ ჲრგჲპვნთ მჲევლთ.
3
ჩამოტვირთვა და გაზიარება
ჩამოტვირთეთ, ასლი ან გაზიარეთ თქვენი შედეგი. თავისუფალი პირადი და კომერციული გამოყენებისთვის.
ამ ინსტრუმენტის გამოყენება API- ში
ავტომატიზება ამ ინსტრუმენტის თქვენი კოდი. OpenAI- თან თავსებადი REST დასასრული, Bearer- Token ავთენტიფიკაცია, არაა საჭირო დამატებითი SDK. Token ფასები შეესაბამება ვებ ინტერფეისს.
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 მოძრაობის ჩაწერა — FAQ
ვიდეო ჩასვით, რომელშიც ადამიანია ჩართული და AI-მ 33 სახსარი ამოიცნობს - თავზე, მუხლებზე, მხრებზე, ხელისგულებზე, მხრების, ტერფების, ხელებისა და ფეხების - თითოეულ კამერაში. თქვენ მიიღებთ skeleton overlay ვიდეოებს და JSON ფაილს, რომელშიც ჩანს თითოეული კამერის სახსრების კოორდინატები. არანაირი mocap suit, არანაირი მარკერი, არანაირი კალიბრაციის ნაბიჯი, ერთი კამერა კარგად მუშაობს.
3D-ს ანალიტიკა (ინგლ. 3D analysis) — 3D-ს მოდელის ანალიზის მეთოდი, რომელიც გამოიყენება 3D-ს ობიექტების ანალიზისთვის, მათ შორის 3D-ს ობიექტების 3D-ს მოდელის ანალიზისა და 3D-ს ობიექტების 3D-ს მოდელის ანალიზისა და 3D-ს მოდელის ანალიზის მეთოდების შედარებისა და შეფასების მიზნით.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2. 0). გამოსცემს 33 სხეულს წერტილს ერთ კამერაზე ნორმალიზებულ 2D კოორდინატებში + დაახლოებით Z (კამერის სიღრმე) + თითოეული წერტილის ხილულობის ქულებს. ის მთლიანად მუშაობს CPU- ზე, ასე რომ GPU- ს თავისუფალი ადგილი დარჩება სხვა თაობებისთვის.
ეს არის 2.5D — ნამდვილი 2D + დაახლოებითი რელევანტური Z ერთი კამერიდან. რეალური 3D მოძრაობის აღბეჭდვა საჭიროებს მრავალ სინქრონიზებულ კამერას ტრიაგონუცია (FreeMoCap / OptiTrack / Vicon მიდგომა). TikTok- ის ცეკვებისთვის, სპორტული ანალიზისთვის, ანიმაციის რეფერენტისთვის ან ნებისმიერი ერთ- კამერიანი სამუშაო პროცესისთვის, MediaPipe- ის გამონატანი შესანიშნავია. ჩვენ მოგვიანებით დავამატებთ მრავალ- კამერის ინსტრუმენტს მომხმარებლებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ ნამდვილი 3D.
200 ტოკენი ჩანაწერის წამში (500 ტოკენის საზღვარი). 10 წამიანი ვიდეო ღირს 2000 ტოკენი; 60 წამიანი ვიდეო ღირს 12000 ტოკენი. ყოველდღიური უფასო ტოკენები ფარავს რამდენიმე მოკლე ვიდეო კლიპს დღეში; ჩართული მომხმარებლები იღებენ 30K/დღეში.
რეალურ დროში: დაახლოებით 30-50 სურათი წამში ჩვენს ყუთი. 1 წუთიანი 30 fps ვიდეო პროცესი 30-60 წამში ბოლოდან ბოლომდე, მათ შორის ატვირთვა + რენდერი. უფრო გრძელი ვიდეოები იღებს პროპორციულად უფრო მეტს.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV და ყველაზე გავრცელებული ვიდეოს ფორმატები - ყველა, რასაც ffmpeg დეკოდებს. მაქსიმალური ატვირთვა 100 MB. განზომილებას არა აქვს მნიშვნელობა; პოზას მოდელი შიდა სიჩქარის გასაზრდელად ქვედა დისკეტებს იღებს.
MediaPipe- ის პოზის მიმნიშნებელი ერთ კამერაზე ერთ ადამიანს ადევნებს თვალყურს (ყველაზე გამორჩეულს). მრავალკაციანი მონიტორინგისთვის საჭიროა სხვა მოდელი (RTMPose, YOLOv8- pose). თუ თქვენ მრავალკაციანი მონიტორინგი გსურთ, შეიტანეთ იდეა /contact/- ში — ჩვენ სიამოვნებით დავამატე იგი როგორც დამოუკიდებელი ინსტრუმენტი.
ხილული კავშირები 720p ბლოკზე 5-10 პიქსელამდეა დაფიქსირებული; ბლოკირებული კავშირები (ხელი უკან, ფეხი ბლოკზე) სავსეა დაბალი ხილულობის ნიშნებით, ასე რომ თქვენ შეგიძლიათ მათი გამოფილტრვა. ბლოკების გასწორება ქვემოთ მიმავალ გზაზე (კალმანი / სავიტკი-გოლეი) დანარჩენს წმენდს.
დღეს ამ ინსტრუმენტიდან პირდაპირ არ არის - JSON არის ნედლი წერტილის მონაცემები. შეგიძლიათ ონლაინ რეჟიმში გადააქციოთ `aniposelib` ან `pose-format` ბიბლიოთეკების გამოყენებით. ჩვენ ვფიქრობთ "Mocap → BVH/FBX" შემდეგი ინსტრუმენტის გაგზავნას - დატოვეთ აპლოტი /contact/-ში, თუ გსურთ.
სწრაფად დამუშავებული, ღილაკის წერტილები ამოღებულია, შემდეგ კი შეყვანილი ვიდეო წაიშლება. skeleton-overlay გამონატანი და JSON დაცულია სტანდარტული გაზიარების ბმულის ვადის გასვლის შემდეგ (24 საათი ანონიმური / 7 დღე გადახდილი). არასდროს გამოიყენება წვრთნისთვის. /privacy/ სრული პოლიტიკისთვის.
დიახ — POST მრავალნაწილიანი `ვიდეო` ფაილის /v1/video/motion-capture/-ში. უკან ბრუნდება {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}. Bearer auth (sk-free-…) გაძლევთ 10,000 ტოკენს/თვე უფასოდ. Curl მაგალითი /api/-ში.
კაკჲ ბთ დჲ ჲუვნთლვ რჲა?