Captura de Movimento da IA
Utilização comercial OK
380+ modelos
Sem marca de água
Não é necessário inscrever
Modelo:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Carregue qualquer vídeo com uma pessoa nele — tira 33 pontos-chave corpo por frame e dá-lhe um vídeo de sobreposição esqueleto mais um JSON de posições articulares para cada frame. Sem fato de mocap, sem marcadores, sem calibração.
Seguindo 33 juntas corporais em cada quadro...
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Carregue um vídeo, extrai corpo 3D pose por moldura usando MediaPipe. Volte um vídeo de sobreposição esqueleto mais um per-frame pontos-chave JSON para animação, análise esportiva ou biomecânica. Grátis, sem marcadores, sem fato mocap.
Como Utilizar Captura de Movimento da IA
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Use esta ferramenta através da API
Automate esta ferramenta a partir do seu próprio código. Endpoint REST compatível com o OpenAI, Bearer-token auth, não é necessário SDK extra. Custos de token correspondem à interface 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}'Captura de Movimento da IA — FAQ
Caia em um vídeo com uma pessoa em moldura e a IA rastreia 33 articulações corporais — cabeça, ombros, cotovelos, pulsos, quadril, joelhos, tornozelos, mais mãos e pés — em cada moldura. Você recebe de volta um vídeo esqueleto sobrelay mais um arquivo JSON com as coordenadas articulares per-frame. Sem fato mocap, sem marcadores, sem etapa de calibração, uma única câmera funciona bem.
Drive 3D animações de personagens em Blender / Unity / Unreal (re-alvo para uma armadura ajustada), fazer esportes / dança / artes marciais análise técnica, construir sobrelays de correção de formulários, treinar modelos ML sobre dados de movimento, ou apenas visualizar padrões de movimento ao longo do tempo.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Ele produz 33 pontos-chave corpo por frame em coordenadas 2D normalizadas + um Z estimado (profundidade relativa da câmera) + escores de visibilidade por ponto-chave. Ele funciona inteiramente na CPU para que a GPU permaneça livre para suas outras gerações.
É 2.5D — verdadeiro 2D + estimado relativo Z de uma única câmera. A captura de movimento 3D real necessita de múltiplas câmeras sincronizadas para triangulação (a abordagem FreeMoCap / OptiTrack / Vicon). Para danças TikTok, análise esportiva, referência de animação ou qualquer fluxo de trabalho de uma única câmera, a saída da MediaPipe é excelente. Vamos adicionar uma ferramenta multicâmera mais tarde para usuários que precisam de uma verdadeira 3D.
200 fichas por segundo do vídeo de entrada (fundado em 500 fichas). Um clipe de 10 segundos custa 2.000 fichas; um clipe de 60 segundos custa 12.000 fichas gratuitas diárias cobrem alguns clipes curtos por dia; os usuários assinados recebem 30K/dia.
Tempo real: cerca de 30-50 quadros por segundo na nossa caixa. Um processo de vídeo de 1 minuto 30 fps em 30-60 segundos finais, incluindo upload + render. Vídeos mais longos levam proporcionalmente mais tempo.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV e formatos de vídeo mais comuns — tudo o que ffmpeg pode decodificar. Máximo upload 100 MB. Resolução não importa muito; o modelo pose abaixo amostras internamente para velocidade.
O MediaPipe Pose Landmarker rastreia uma pessoa por frame (a mais proeminente). Para o monitoramento de multipessoas precisamos de um modelo diferente (RTMPose, YOLOv8-pose). Se o seu caso de uso é multipessoa, faça uma ideia via /contact / — feliz de a adicionar como uma ferramenta separada.
As articulações visíveis são rastreadas dentro de ~5-10 px em um quadro de 720p; as articulações ocluídas (mão atrás, pé fora do quadro) obtém-se preenchidas com escores de baixa visibilidade para que você possa filtrar para fora. Suavizar as molduras em seu conduto a jusante (Kalman / Savitzky-Golay) limpa o resto.
Não diretamente a partir desta ferramenta hoje — o JSON é os dados do ponto-chave em bruto. Você pode converter offline usando bibliotecas como `aniposelib` ou `pose-format'. Estamos considerando enviar uma ferramenta de acompanhamento "Mocap → BVH/FBX" — arquivo um upvote a /contact / se você quer.
Processados imediatamente, os pontos-chave são extraídos, então o vídeo de entrada é excluído. A saída de esqueleto-overlay e JSON são mantidos para o padrão share-link caducidade (24 h anônimo / 7 d pago). Nunca usado para treinamento. /privacy/ para a política completa.
Sim — POST um arquivo multipart `video` para /v1/video/motion-capture /. Devolve {video_url, json_url, durate_s, tokens, share_url}. Bear auth (free-sk-...) dá-lhe 10.000 fichas/mes livres.
Como iria avaliar esta ferramenta?