AI Motion Capture
ใช้ในเชิงพาณิชย์ได้
380+ โมเดล
ไม่มีสัญลักษณ์น้ำ
ไม่ต้องลงทะเบียน
รุ่น:
+ GPT-5, Claude, Gemini
Upload any video with a person in it — AI tracks 33 body keypoints per frame and gives you a skeleton overlay video plus a JSON of joint positions for every frame. No mocap suit, no markers, no calibration. Single-camera markerless motion capture via MediaPipe.
Tracking 33 body joints across every frame…
ตัวเลือกระดับสูง
ผลลัพธ์
เหรียญหมดแล้ว
Get More Tokens
อยากได้อีกมั้ย
ลงทะเบียนฟรี 5K ชิ้น/วัน + 10K โบโน
ลงทะเบียน
กำลังประมวลผลคำขอของคุณ...
Upload a video, AI extracts 3D body pose per frame using MediaPipe. Get back a skeleton overlay video plus a per-frame keypoints JSON for animation, sports analysis, or biomechanics. Free, no markers, no mocap suit.
วิธีการใช้ AI Motion Capture
1
เติมข้อมูลของคุณ
พิมพ์ข้อความ, โหลดแฟ้ม, หรืออธิบายสิ่งที่คุณต้องการ ไม่จำเป็นต้องมีบัญชีผู้ใช้
2
คลิกสร้าง
ระบบ AI ของเราจะประมวลผลคำขอของคุณในไม่กี่วินาที โดยใช้แบบจำลอง Open Source ที่ยอดเยี่ยม
3
ดาวน์โหลดและแบ่งปัน
ดาวน์โหลด, คัดลอก, หรือแบ่งปันผลลัพธ์ของคุณ ฟรีสำหรับใช้ส่วนตัวและใช้ในเชิงพาณิชย์
ใช้เครื่องมือนี้ผ่าน API
สร้างเครื่องมือนี้โดยอัตโนมัติจากโค้ดของคุณเอง จุดจบ REST ที่เข้ากันได้กับ OpenAI, การตรวจสอบสิทธิ์ด้วยโทเค็นผู้ใช้, ไม่จำเป็นต้องใช้ SDK เพิ่มเติม ค่าโทเค็นจะตรงกับส่วนติดต่อของเว็บ
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 Motion Capture — FAQ
Drop in a video with a person in frame and the AI tracks 33 body joints — head, shoulders, elbows, wrists, hips, knees, ankles, plus hands and feet — in every frame. You get back a skeleton overlay video plus a JSON file with the per-frame joint coordinates. No mocap suit, no markers, no calibration step, single camera works fine.
Drive 3D character animations in Blender / Unity / Unreal (re-target to a rigged armature), do sports / dance / martial-arts technique analysis, build form-correction overlays, train ML models on movement data, or just visualize movement patterns over time.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). It outputs 33 body keypoints per frame in normalized 2D coords + an estimated Z (relative depth from the camera) + per-keypoint visibility scores. It runs entirely on CPU so the GPU stays free for your other generations.
It's 2.5D — true 2D + estimated relative Z from a single camera. Real 3D motion capture needs multiple synchronized cameras for triangulation (the FreeMoCap / OptiTrack / Vicon approach). For TikTok dances, sports analysis, animation reference, or any single-camera workflow, MediaPipe's output is excellent. We'll add a multi-camera tool later for users who need true 3D.
200 tokens per second of input video (floored at 500 tokens). A 10-second clip costs 2,000 tokens; a 60-second clip costs 12,000. Daily-pool free tokens cover a few short clips per day; signed-in users get 5K/day.
Real-time-ish: roughly 30-50 frames per second on our box. A 1-minute 30 fps video processes in 30-60 seconds end-to-end including upload + render. Longer videos take proportionally longer.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, and most common video formats — anything ffmpeg can decode. Max upload 100 MB. Resolution doesn't matter much; the pose model internally downsamples for speed.
The MediaPipe Pose Landmarker tracks ONE person per frame (the most prominent one). For multi-person tracking we'd need a different model (RTMPose, YOLOv8-pose). If your use case is multi-person, file an idea via /contact/ — happy to add it as a separate tool.
Visible joints are tracked to within ~5-10 px on a 720p frame; occluded joints (hand behind back, foot off-frame) get filled in with low visibility scores so you can filter them out. Smoothing across frames in your downstream pipeline (Kalman / Savitzky-Golay) cleans up the rest.
Not directly from AI Motion Capture today — the JSON is the raw keypoint data. You can convert offline using libraries like `aniposelib` or `pose-format`. We're considering shipping a "Mocap → BVH/FBX" follow-on tool — file an upvote at /contact/ if you want it.
Processed immediately, the keypoints are extracted, then the input video is deleted. The skeleton-overlay output and JSON are kept for the standard share-link expiry (24 h anonymous / 7 d paid). Never used for training. /privacy/ for the full policy.
Yes — POST a multipart `video` file to /v1/video/motion-capture/. Returns {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}. Bearer auth (sk-free-…) gives you 10,000 tokens/month free. Curl example at /api/.
คุณจะให้คะแนนเครื่องมือนี้ยังไง