AI kustības notveršana
Komerciālai lietošanai
380+ modeļi
Nav ūdenszīmes
Parakstīšanās nav nepieciešama
Modelis:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Augšupielādēt jebkuru video ar personu tajā — AI dziesmas 33 ķermeņa atslēgas punkti uz rāmi un dod jums skeletu pārklājošu video, kā arī JSON kopīgu pozīciju katram kadram. Nav mocap uzvalka, nav marķieru, nav kalibrēšanas. Viens kamers bez iezīmēm kustības uztveršana caur MediaPipe.
33 ķermeņa locītavu izsekošana pa katru rāmi...
Paplašinātās iespējas
Rezultāts
Tokens darbojas zemā līmenī.
Iegūstiet vairāk žetonu
❤️ Mīlestība Free.ai? Pastāsti saviem draugiem!
Sign up , lai iegūtu atsūtīšanas saiti un nopelnīt 25,000 žetonus vienam draugam.
Gribi vēl?
Pieteikties bezmaksas 30K žetoniem/dienā + 10K bonuss
Pierakstīties brīvībā
Apstrādā savu pieprasījumu...
Augšupielādēt video, AI ekstrakti 3D ķermeņa pozicionēt uz rāmi, izmantojot MediaPipe. Atgriezties skeletu pārklājums video plus per-frame taustiņpunkti JSON animācijai, sporta analīzei, vai biomehānikai. Bezmaksas, nav marķieru, nav mocap uzvalka.
Kā lietot AI kustības notveršana
1
Ievadiet ievadi
Ievadiet tekstu, augšupielādējiet failu vai aprakstiet, ko vēlaties. Konts nav nepieciešams.
2
Noklikšķiniet uz ģenerēšanas
Mūsu AI apstrādā Jūsu pieprasījumu sekundēs, izmantojot labākos atvērtā koda modeļus.
3
Lejupielādēt un kopīgot
Lejupielādēt, kopēt, vai dalīties ar savu rezultātu. Bezmaksas personīgai un komerciālai lietošanai.
Lietot šo rīku caur API
Automatizēt šo rīku no sava koda. OpenAI savietojams REST mērķa kritērijs, Beaker-token auth, papildu SDK nepieciešams. Token izmaksas atbilst tīmekļa saskarni.
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 kustības notveršana — FAQ
Iemetiet video ar personu rāmī un AI dziesmas 33 ķermeņa locītavas – galva, pleci, elkoņi, ripas, gūžas, ceļi, potītes, plus rokas un pēdas — katrā rāmī. Jūs saņemsiet atpakaļ skeletu pārklājošu video plus JSON failu ar per-kadra locītavas koordinātām. Nav mocap uzvalks, nav marķieru, nav kalibrēšanas solis, viena kamera darbojas labi.
Drive 3D rakstzīmju animācijas in Binder / Unity / Nereāls (pār-mērķis uz armatūru), do sports / deju / cīņas-mākslas tehnikas analīzi, veidot formu labošanas pārklājumus, apmācīt ML modeļus par kustību datiem, vai vienkārši vizualizēt kustību modeļus laika gaitā.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Tas izlaides 33 ķermeņa atslēgas punkti uz rāmi normalizēts 2D koordi + novērtēts Z (relatīvais dziļums no kameras) + uz taustiņu redzamības punkti. Tas darbojas pilnīgi uz CPU, lai GPU paliek bezmaksas jūsu citām paaudzēm.
Tas ir 2.5D — patiess 2D + aprēķināts relatīvais Z no viena kamera. Real 3D kustību uztveršana prasa vairākas sinhronizētas kameras triangulācijai (FreeMoCap / OptiTrack / Vicon pieeja). TikTok dejas, sporta analīze, animācijas atsauce, vai jebkura viena kamera darba plūsma, MediaPipe ir lieliska. Mēs pievienosim daudzkameru rīks vēlāk lietotājiem, kuriem ir nepieciešams patiess 3D.
200 žetoni sekundē ievades video (stāvā 500 žetonu). 10 sekunžu klipa izmaksas ir 2000 žetoni; 60 sekunžu klipa izmaksas 12 000. Dienas bezmaksas žetoni sedz dažus īsus klipus dienā; pieteikšanās lietotāji saņem 30K dienā.
Reālā laika-ish: aptuveni 30-50 kadri sekundē uz mūsu kastes. 1 minūte 30 fps video procesi 30-60 sekunžu beigās, ieskaitot augšupielādi + renderēšanu. Ilgāki video aizņem proporcionāli ilgāku laiku.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, un visbiežāk video formāti — viss ffmpeg var atkodēt. Maksimums augšupielādēt 100 MB. Rezolūcija nav daudz; pozicionēt modeli iekšēji uz leju paraugi ātrumu.
MediaPipe Pose Landmarker izseko vienu cilvēku uz rāmi (visnozīmīgāko). Vairāku personu izsekošanai mums būtu nepieciešams cits modelis (RTMPose, YOLOv8- pose). Ja jūsu izmantošanas gadījums ir multi- persona, failu ideju caur / kontaktu / — ar prieku pievienot to kā atsevišķu rīku.
Redzamās locītavas tiek izsekotas ~5-10 px robežās uz 720p rāmja; saslēgušās locītavas (roku aiz muguras, pēdu ārpus rāmja) tiek piepildītas ar vājas redzamības punktiem, lai tās varētu filtrēt. Gludināšana pa rāmjiem jūsu pakārtotajā cauruļvadā (Kalman / Savitzky-Golay) attīra pārējo.
Ne tieši no šī rīka šodien — JSON ir neapstrādāts taustiņpunkta dati. Jūs varat konvertēt bezsaistē, izmantojot tādas bibliotēkas kā `aniposelib' vai `poste-format'. Mēs apsveram iespēju nosūtīt "Mocap → BVH/FBX" sekošanas rīku — failu līdz balsošanai pie / kontakta/ ja vēlaties to.
Nekavējoties tiek iegūti atslēgas punkti, pēc tam tiek dzēsts ievades video. Skeleta pārklāšanas izvade un JSON tiek saglabāta standarta akciju- saites derīguma termiņam (24 h anonīms / 7 d apmaksāts). Nekad netiek izmantots mācībām. / privacy/ pilnai politikai.
Jā — Ievietot multidaļīgu `video' failu uz /v1/video/motion- capture/. Atgriež {video_ url, json_url, time_s, kenes, share_url}. Beaker auth (sk- free-...) dod jums 10 000 žetonu/mēnesī bezmaksas. Curl piemērs pie /api/.
Kā jūs vērtētu šo rīku?