AI 모션 캡처
상업적 사용 OK
380+ 모델
워터마크 없음
가입이 필요하지 않습니다
모델:
+ GPT-5, Claude, Gemini
사람이 있는 모든 비디오를 업로드할 수 있습니다. AI가 프레임당 33개의 신체 키포인트를 추적하고 각 프레임에 대한 골격 오버레이 비디오와 관절 위치의 JSON을 제공합니다. 모캡 슈트, 마커, 보정이 필요하지 않습니다. MediaPipe를 통해 마커 없는 단일 카메라 모션 캡처.
모든 프레임에 걸쳐 33개의 몸 관절 추적
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비디오를 업로드하면 AI가 MediaPipe를 사용하여 프레임당 3D 몸 포즈를 추출합니다. 애니메이션, 스포츠 분석 또는 생체 역학을 위한 골격 오버레이 비디오와 프레임당 키포인트 JSON을 다시 가져옵니다.
사용 방법 AI 모션 캡처
1
입력을 입력하십시오
텍스트를 입력하거나 파일을 업로드하거나 원하는 내용을 설명하세요. 계정이 필요하지 않습니다.
2
생성하기를 클릭하십시오
당사의 AI는 최고의 오픈 소스 모델을 사용하여 몇 초 만에 요청을 처리합니다.
3
다운로드 및 공유
다운로드, 복사 또는 결과를 공유. 개인 및 상업용 무료.
API를 통해 이 도구를 사용
이 도구를 자신의 코드로 자동화하세요. OpenAI 호환 REST 엔드포인트, 베어러 토큰 인증, 추가 SDK 필요 없음. 토큰 비용은 웹 인터페이스와 일치합니다.
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 모션 캡처 — FAQ
프레임에 사람이 있는 비디오를 넣으면 AI가 머리, 어깨, 팔꿈치, 손목, 엉덩이, 무릎, 발목, 손과 발 등 33개의 신체 관절을 각 프레임에서 추적합니다. 프레임당 관절 좌표가 있는 골격 오버레이 비디오와 JSON 파일을 얻습니다. mocap suit, 마커, 보정 단계가 없으며 단일 카메라로도 완벽하게 작동합니다.
Blender / Unity / Unreal에서 3D 캐릭터 애니메이션을 구동하거나(조작된 몸체를 다시 대상으로 삼음), 스포츠/댄스/무술 기술 분석을 수행하거나, 형태 보정 오버레이를 구축하거나, 모션 데이터에 대한 ML 모델을 훈련하거나, 시간에 따른 모션 패턴을 시각화합니다.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). 프레임당 33개의 몸체 키포인트를 정상화된 2D 좌표로 출력합니다. 추정 Z(카메라에서의 상대적인 깊이) + 키포인트당 가시성 점수를 출력합니다. 전적으로 CPU에서 실행되므로 다른 세대에 GPU를 사용할 수 있습니다.
2.5D 입니다. 즉, 단일 카메라에서 얻은 진정한 2D + 추정 상대 Z 값입니다. 진정한 3D 모션 캡처는 삼각분석을 위해 여러 개의 동기화된 카메라가 필요합니다(FreeMoCap / OptiTrack / Vicon 접근 방식). TikTok 댄스, 스포츠 분석, 애니메이션 참조 또는 단일 카메라 워크플로우에 대해 MediaPipe의 출력은 탁월합니다.
입력 비디오의 초당 200 토큰(500 토큰으로 제한). 10초 클립은 2,000 토큰, 60초 클립은 12,000 토큰이 듭니다. 일일 풀 무료 토큰은 하루에 몇 개의 짧은 클립을 커버하며, 로그인 사용자는 하루에 30K를 받습니다.
실시간: 초당 30-50프레임 정도입니다. 1분 30fps 동영상은 업로드 + 렌더링을 포함하여 30-60초 안에 처리됩니다. 길어진 동영상은 비례적으로 더 오래 걸립니다.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, 그리고 가장 일반적인 비디오 형식 — ffmpeg가 디코딩할 수 있는 모든 것. 최대 업로드 100 MB. 해상도는 중요하지 않습니다.
MediaPipe Pose Landmarker는 프레임당 1명의 사람을 추적합니다. 다중인물 추적을 위해서는 다른 모델이 필요합니다. (RTMPose, YOLOv8-pose). 만약 여러분이 다중인물을 사용하고 있다면, /contact/ 를 통해 아이디어를 제출하세요.
720p 프레임에서 보이는 조인트는 ~5-10 px 이내로 추적됩니다. 막힌 조인트(뒤쪽에 손, 프레임 밖에 발)는 낮은 가시성 점수로 채워져서 필터링할 수 있습니다. 다운스트림 파이프라인(Kalman / Savitzky-Golay)의 프레임을 스무딩하면 나머지 부분이 정리됩니다.
오늘날 AI 모션 캡처에서 직접적으로는 아니지만 — JSON은 원시 키포인트 데이터입니다. `aniposelib` 또는 `pose-format`와 같은 라이브러리를 사용하여 오프라인으로 변환할 수 있습니다. 우리는 "Mocap → BVH/FBX" 추가 도구를 제공할 계획입니다 — 원하시면 /contact/ 에 업보트를 제출하십시오.
즉시 처리되고, 키포인트가 추출된 다음 입력 비디오가 삭제됩니다. 골격 오버레이 출력과 JSON은 표준 공유 링크 만료 기간 동안 보관됩니다(24시간 익명 / 7일 유료). 훈련에는 사용하지 않습니다. 전체 정책은 /privacy/ 에서 확인할 수 있습니다.
예 — 다부분 `비디오` 파일을 /v1/video/motion-capture/로 POST합니다. {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}를 반환합니다. 베어러 인증 (sk-free-…) 을 사용하면 월 10,000 토큰을 무료로 얻을 수 있습니다. /api/ 에서 컬링 예제를 볼 수 있습니다.
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