Captură de mișcare IA
Utilizare comercială OK
Modele 568
Fără semn de apă
Nu este nevoie de înscriere
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Încarcă orice video cu o persoană în ea — IA urmărește 33 de puncte de tastă corporale pe cadru și vă oferă un video de suprapunere schelet plus un JSON de poziții articulare pentru fiecare cadru. Fără costum de mocap, fără marcaje, fără calibrare.
Urmărindu-se 33 de articulaţii de corp în fiecare cadru...
Opțiuni avansate
Rezultatul
Tokens sunt scăzuti.
Obține mai multe tokens
❤️ Love Free.ai? Tell your friends!
Inscrie-te pentru a obține un link de referință și câștiga 30.000 de jetonuri pe prieten.
Mai vrei?
Inscrie-te gratis: 30.000 tokens/zi
Inregistrează-te gratis
Prelucrarea cererii...
Încarcă un video, extrage IA corp 3D poziție pe cadru folosind MediaPipe. Înapoi un video schelet overlay plus un per-frame puncte de cheie JSON pentru animație, analiză sportivă, sau biomecanica. Gratuit, fără marcaje, fără costum mocap.
Cum să utilizaţi Captură de mișcare IA
1
Introduceți intrarea
Tastați text, încărcați un fișier sau descrieți ce doriți. Nu este nevoie de cont.
2
Clic genera
AI-ul nostru procesează cererea ta în secunde folosind cele mai bune modele de surse deschise.
3
Descărcați & împărțiți
Descărcaţi, copiaţi sau împărtăşiţi rezultatul. Gratuit pentru utilizare personală şi comercială.
Folosește acest instrument prin API
Automatizează acest instrument din propriul cod. Îndpoint REST compatibil cu OpenAI, Bearer-token auth, nu este necesar SDK suplimentar. Costurile token corespund interfeței 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}'Captură de mișcare IA - FAQ
Aruncaţi într-un video cu o persoană în cadru şi traseele de IA 33 articulaţii corporale — cap, umeri, coţi, încheieturi, şolduri, genunchi, glezne, plus mâini şi picioare — în fiecare cadru. Obţineţi înapoi un videoclip schelet plus un fişier JSON cu coordonatele articulate per cadru. Fără costum mocap, fără marcaje, fără pas de calibrare, o singură cameră funcţionează bine.
Drive 3D animații de caracter în Blender / Unity / Unreal (re-țintă la o armatură reglată), face sport / dans / arte marțiale analiză tehnică, construirea suprapungeri de corectare de formulare, formarea modelelor ML pe date de mișcare, sau doar vizualiza modelele de mișcare în timp.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Ieși 33 de puncte de tastă corporale pe cadru în coords 2D normalizate + un Z estimat (aproximanță relativă de la camera) + puncte de vizibilitate per punct de cheie. Funcționează în întregime pe CPU astfel încât GPU rămâne liber pentru celelalte generații.
Este 2.5D — adevărat 2D + estimat relativ Z dintr-o singură cameră. Real 3D captură de mișcare are nevoie de multiple camere sincronizate pentru triangulare (abordarea FreeMoCap / OptiTrack / Vicon). Pentru dansurile TikTok, analiza sportivă, referința animației sau orice flux de workflow unic-camera, ieșirea MediaPipe este excelent. Vom adăuga un instrument multicamera mai târziu pentru utilizatorii care au nevoie de adevarat 3D.
200 de tokens pe secundă din videoclip de intrare (aprins la 500 de tokens). Un clip de 10 secunde costă 2.000 de tokens; un clip de 60 secunde costă 12.000. Tokens gratuit de coajă zilnică acoperă câteva clipuri scurte pe zi; utilizatorii semnați au 30K/zi.
În timp real: aproximativ 30-50 fotograme pe secundă pe cutie noastră. Un proces video de 1-minut 30 fps în 30-60 secunde sfârșit la sfârșit, incluzând încărcare + render. Vizualizări mai lungi durează proporțional.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, și cele mai frecvente formate video – orice ffmpeg poate decoda. Max încărcare 100 MB. Rezoluție nu contează mult; modelul de poziție moștenire intern pentru viteza.
MediaPipe Pose Landmarker urmărește One persoana pe cadru (cea mai importantă). Pentru urmărirea multipersoane am avea nevoie de un model diferit (RTMPose, YOLOv8-pose). Dacă cazul de utilizare este multipersoană, depune o idee prin /contact / — fericit să-l adaugă ca un instrument separat.
Joncurile vizibile sunt urmărite în interiorul ~5-10 px pe un cadru de 720p; articolele ocluded (man in spatele spatei, piciorul off-frame) se umple cu puncte de vizibilitate scăzute astfel încât să le puteți filtra. Linișterea cadrelor din conductea aval (Kalman / Savitzky-Golay) curăță restul.
Nu direct de la Captură de mișcare IA astăzi — JSON este datele cheie raw. Puteți converti offline folosind biblioteci precum `aniposelib` sau `pose-format'. Ne gândim să trimitem un instrument "Mocap → BVH/FBX" de urmărire — un fișier upvote la /contact / dacă îl doriți.
Procesat imediat, punctele-cheie sunt extrase, apoi videoclipul de intrare este șterse. Ieșirea scheletă-overlay și JSON sunt păstrate pentru standard share-link expirare (24 h anonim / 7 d plătit). Niciodată folosit pentru formare. /privacy/ pentru întreaga politică.
Da — POST un fișier multipart `video` la /v1/video/motion-capture /. returnează {video_url, json_url, durate_s, tokens, share_url}. Bear auth (sk-free-...) vă oferă 10.000 tokeni/luna gratuit.
Cum ai evalua acest instrument?