Àwọn Ààyè-iṣẹ́ Ìṣàmúlò-ètò

Ìlò Ìṣàmúlò-ètò 380+ àwọn ìṣàmúlò-ètò Kò ní àmì-ìwé Kò ní àwọn ìṣàmúlò-ètò
Àwọn ìṣàmúlò-ètò
+ 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.

Tẹ́ àwòrán síbẹ̀ tàbí tẹ̀ láti fi pamọ́

MP4, MOV, WebM déètì 100 MB — àwọn àkókò ìsàlẹ̀-ilà tó kù nínú àwọn ìsàlẹ̀-ilà, pípẹ nínú àwọn àkókò àwọn àkókò

Àwọn àwọn ìṣàmúlò-ètò
Ṣàfikún àwọn ìṣàmúlò-ètò 33 nínú fèrèsé gbogbó...
Àwọn ìkúndùǹ ìṣàfilọ́lẹ̀
Àwọn Àtòjọ-ẹ̀yàn
Àwọn tókè tí n bọ́. Gba àwọn àmì-ìwé mìíràn
_Ìjánu-ìròyìn tí o dara jù lọ? Àwọn ìṣàmúlò-ètò (GPT-5, Claude, Gemini) fi ìdáràǹyàǹ gàjú pamọ́. Àwọn ààyè-iṣẹ́

❤️ O fẹ́ Free.ai? Fì sọ̀kalẹ̀ fún àwọn ọrẹ̀ rẹ̀!

Ṣẹ̀dà lọ́wọ́lọ́wọ́ lati gba líǹkì ìṣàfilọ́lẹ̀ kan àti gba 25,000 tokè fún ẹnikẹni.

Tí o fẹ́ láti mú diẹ̀ sii? Ṣàfihàn ọ̀fẹ̀ fun 30K tokens/ọ̀jọ
Ṣẹ̀dà

Ń ṣàfihàn àgbèwọlé rẹ̀...

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.

Bii o ṣe le lo Àwọn Ààyè-iṣẹ́ Ìṣàmúlò-ètò

1
Fi àwọn ìṣàmúlò-ètò rẹ̀ pamọ́

Ṣàfihàn àkọlé, láti fi fáìlì pamọ́, tàbí láti ṣàfihàn ohun tí o fẹ́. Kò ní àwọn àwọn kọ́̀ǹpútà tí a fẹ́.

2
Tẹ̀ láti ṣẹ̀dà

AI wá ń ṣé iṣẹ́ àgbèkalẹ̀ rẹ̀ nínú àwọn ìṣísẹ̀ láti ló àwọn módèlè̀ tí a ṣí lè lò.

3
Ṣàfikún & Àwọn Àkọsílẹ̀

Ṣàfihàn, kọ́, tàbí fi àwọn

Lo àtòjọ-ẹ̀yàn yìí láti inú API

Ṣàfikún àtòjọ-ẹ̀yàn yìí láti inú ìṣàmúlò-ètò rẹ̀. Ààyè ìparí REST tí a bá fẹ́ OpenAI, ìṣàfihàn tókè-àwọn àtílẹ̀, kò ní SDK tí a fẹ́. Àwọn owó tókè ní ìdáràn wẹ́ẹ̀bù.

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}'

Àwọn Ààyè-iṣẹ́ Ìṣàmúlò-ètò — FAQ

Fi àwòrán kan pamọ́ láti inú fèrèsé tí ẹnikan bá wa nínú rẹ̀, ki AÌ si gbọ́dọ̀ kọ́ọ̀kan àwọn ẹ̀yàn 33 tí a tí wa ní inú fèrèsé kan. O lè gba àwòrán tí a tí fi pamọ́ lọ́wọ́lọ́wọ́ pẹ̀lú́ fáìlì JSOǸ pẹlú àwọn à

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.

Àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-iṣẹ́ àwọn ààyè-

O jẹ 2.5D — 2D gidi + Z ti a ṣe iṣiro ti o ni ibatan lati kamẹra kan. Iṣẹ́dá ìṣàfarawé 3D tí a fẹ́ ní kamẹrà mẹ́tà tí a tí ṣísẹ̀ pàpọ̀ fuń ìṣàfarawé (àwọn ìṣàfilọ́lẹ̀ FreeMoCap / OptiTrack / Vicon). Fun àwọn

200 tokeni ní gbogbo ìsẹ̀kan àwọn àwòrán ìpamọ́ (àtí àwọn tokeni 500). Klip 10-sekondì kan náà gba tokeni 2,000; klip 60-sekondì kan gba tokeni 12,000. Tokeni ọ̀fẹ̀ tí a fi pamọ́ lórí ojú-ìwé lórí ojú-ìwé kan náà; àwọn òǹlò tí a tí ìfihàn gba 30K/ọ̀jọ.

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, àti àwọn ìrísí-lẹ́tà vidéò tí a ló jú lọ — ohunkohun tí ffmpeg lè fi àwọn ìṣàmúlò-ètò pamọ́. Àtòjọ àwọn ààtò ìṣàfihàn tó kù jú 100 MB lọ. Àwọn ìṣàfihàn kò jẹ́ nkaǹkan tòjú; àwọn ìṣàmúlò-ètò ìsàmúlò-ètò inú nípa ìṣàmúlò-ètò ìsàmúlò-ètò.

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 Àwọn Ààyè-iṣẹ́ Ìṣàmúlò-ètò 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.

Ya — POST fáìlì àwọn àwọn ààyè-iṣẹ́ `video` lọ́wọ́lọ́wọ́ sí /v1/video/motion-capture/. Tí a bá padà sí {video_url, json_url, duration_s, tokens, share_url}. Ààyè-iṣẹ́ àwọn àwọn ààyè-iṣẹ́ (sk-free-…) náà náà 10,000 tokens/ọ̀jọ̀ kọ̀ǹpútà. Àwọn ààyè-iṣẹ́ Curl nínú /api/.

Ṣàfihàn ọ̀fẹ̀ fun 30,000 tokens

Ṣẹ̀dà Àwọn

Kò ní àwọn kaadí ẹ̀yàn tí a fẹ́

Bawo ní o ṣe lè fi àwọn ìṣàmúlò-ètò yìí hàn?

O fẹ́ Free.ai? Fì sọ̀kalẹ̀ fún àwọn ọrẹ̀ rẹ̀!