AI hareket yakalama
Ticari kullanım için uygun
568 modelleri
Su işareti yok
Kayıt gerekmiyor
Model:
+ GPT-5, Claude, Gemini
İçinde bir kişi olan herhangi bir videoyu yükleyin — AI kare başına 33 vücut anahtar noktasını takip eder ve size bir iskelet üst üste video ve her kare için bir JSON eklemeli pozisyon verir. Mocap kıyafeti yok, işaretçi yok, kalibrasyon yok. MediaPipe üzerinden tek kameralı işaretçisiz hareket yakalama.
Her karede 33 vücut eklemlerini takip ediyorum...
Gelişmiş seçenekler
Sonuç
Jetonlar tükeniyor.
Daha Fazla Token Al
❤️ Love Free.ai? Tell your friends!
Bir tavsiye linki almak ve arkadaş başına 30.000 token kazanmak için 'e kayıt olun.
Daha fazlasını ister misin?
Ücretsiz kayıt: 30.000 token/gün
Ücretsiz kayıt ol
İstekiniz işleme alınıyor...
Bir video yükle, AI MediaPipe kullanarak kare başına 3B vücut pozisyonunu çıkarır. Animasyon, spor analizi veya biyomekanik için bir iskelet üst üste video ve kare başına anahtar noktalar JSON'u geri al. Ücretsiz, işaretçi yok, mocap kıyafeti yok.
Nasıl Kullanılır AI hareket yakalama
1
Girişinizi girin
Metin yazın, bir dosya yükleyin veya istediğinizi açıklayın. Hesap gerekmez.
2
Üretme'ye tıkla
Yapay zekamız, en iyi açık kaynak modellerini kullanarak talebinizi saniyeler içinde işleme alacaktır.
3
İndir ve paylaş
Sonuçlarınızı indirin, kopyalayın veya paylaşın. Kişisel ve ticari kullanım için ücretsiz.
Bu aracı API üzerinden kullan
Bu aracı kendi kodunuzdan otomatikleştirin. OpenAI uyumlu REST son noktası, taşıyıcı token kimlik doğrulama, ekstra SDK gerekmiyor. Token maliyeti web arayüzüne uygun.
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 hareket yakalama - FAQ
Çerçeve içinde bir kişinin videosunu bırakın ve yapay zeka her karede 33 vücut eklemlerini takip eder — baş, omuzlar, dirsekler, bilekler, kalçalar, diz, bilekler, el ve ayaklar — bir iskeleti örten video ve her karede eklem koordinatlarıyla bir JSON dosyası elde edersiniz. Mocap kıyafeti yok, işaretçi yok, kalibrasyon adım yok, tek kamera iyi çalışıyor.
Blender / Unity / Unreal'de 3D karakter animasyonları sürün (bir rigged armatüre yeniden hedeflenir), spor / dans / dövüş sanatları teknik analizi yapın, form-düzenleme üst katmanları oluşturun, hareket verileri üzerinde ML modellerini eğitin veya sadece zaman içinde hareket paternlerini görselleştirin.
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2.0). Normalize edilmiş 2B koordinatlarda kare başına 33 vücut anahtar noktası + tahmini Z (kameradan göreceli derinlik) + anahtar noktası başına görüntü puanı çıkarır. GPU' nun diğer nesilleriniz için boş kalması için tamamen CPU üzerinde çalışır.
2.5D — tek bir kameradan gerçek 2D + tahmini göreceli Z. Gerçek 3D hareket yakalama üçgenleştirme için birden fazla senkronize kameraya ihtiyaç duyar (FreeMoCap / OptiTrack / Vicon yaklaşımı). TikTok dansları, spor analizi, animasyon referansı veya herhangi bir tek kameralı iş akış için, MediaPipe'nin çıkışı mükemmeldir. Gerçek 3D'ye ihtiyacı olan kullanıcılar için daha sonra çoklu kamera aracı ekleyeceğiz.
Giriş videosunda saniyede 200 token (500 token sınırı). 10 saniyelik bir klip 2000 token; 60 saniyelik bir klip 12000 token. Günlük-havuz ücretsiz tokenleri günde birkaç kısa klipi kapsar; kayıtlı kullanıcılar günde 30K token alır.
Gerçek zamanlı: kutumuzda saniyede yaklaşık 30-50 kare. 1 dakikalık 30 fps video yükleme + renderleme dahil 30-60 saniye içinde işlem görür. Daha uzun videolar orantılı olarak daha uzun sürer.
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV ve en yaygın video formatları — ffmpeg'in dekodlayabileceği her şey. Maksimum yükleme 100 MB. Çözünürlük çok önemli değil; poz modeli hız için içten aşağı örnekleme yapar.
MediaPipe Poz Yerleşimci her karede BİR kişiyi takip eder (en belirgin olanını). Çok kişili izleme için farklı bir modele (RTMPose, YOLOv8-pose) ihtiyacımız olur. Eğer kullanıcı durumunuz çok kişili ise, /contact/ üzerinden bir fikir gönderin — bunu ayrı bir araç olarak eklemeye memnun oluruz.
Görünür birleşmeler 720p çerçeve üzerinde ~5-10 px'e kadar takip edilir; kapalı birleşmeler (el arkasında, ayak çerçeve dışında) düşük görünürlük puanlarıyla doldurulur böylece onları filtreleyebilirsiniz. Aşağıdaki boru hattınızdaki çerçeveleri yumuşatma (Kalman / Savitzky-Golay) geri kalanını temizler.
Bugün bu araçtan doğrudan değil — JSON ham anahtar nokta verisidir. `aniposelib` veya `pose-format` gibi kütüphaneleri kullanarak çevrimdışı olarak dönüştürebilirsiniz. "Mocap → BVH/FBX" takip aracı göndermeyi düşünüyoruz — istediğiniz takdirde /contact/ adresinde bir upvote gönderin.
Derhal işleme alınır, anahtar noktalar çıkarılır, sonra giriş videosu silinir. İskelet üst-örtüşme çıkışı ve JSON standart paylaşım bağlantısının bitiş tarihi için saklanır (24 saat anonim / 7 gün ücretli). Eğitim için asla kullanılmaz. /privacy/ tam politika için.
Evet — Bir çok parçalı `video` dosyasını /v1/video/motion-capture/'e POST edin. {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url} geri döndürür. Taşıyıcı kimlik doğrulaması (sk-free-…) size ayda 10.000 token ücretsiz verir. /api/'deki Curl örneği.
Bu aracı nasıl değerlendirirsin?