AI 动议捕捉
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380+模型
无水印
不需要注册
型号 :
+ GPT-5, Claude, Gemini
上传任何带有一个人的视频 — AI 跟踪每个框架的33个身体键点, 并给您一个骨架重叠视频, 加上每个框架的联合位置的 JSON 。 没有 mocap 套装, 没有标记, 没有校准。 单相机无标记的动作通过 MediaPipe 捕获 。
追踪每个框架的33个身体关节...
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上传视频, AI 使用 MediaPipe 提取 3D 身体布局 。 获取一个骨架覆盖视频, 外加每个框架的 JSON 键点, 用于动画、 体育分析或生物机械。 自由, 没有标记, 没有 mocap 套装 。
如何使用 AI 动议捕捉
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AI 动议捕捉 — FAQ
在视频中与一个身着框架的人一起投下,人工智能跟踪每个框架的33个身体关节——头、肩、肘、手腕、臀部、膝、脚踝、外加手脚。你得到一个骨架覆盖的视频,加上一个配有每个框架联合坐标的JSON文件。没有摩卡西服、没有标记、没有校准步、没有摄像头工作正常。
Blender / United / Unreal (重新瞄准一个被操纵的臂章) 的驱动器 3D 字符动画, 进行运动/ 舞蹈/ 武术技术分析, 建立形式校正重叠, 训练移动数据模型 ML, 或仅仅直观一段时间的移动模式 。
MediaPipe Pose Landmarker (Google, Apache 2. 0) 。 它以 2D coords + 估计 Z( 离相机相对深度) + 每一个关键点的可见度分数的正常化 2D coords + 估计 Z( 离相机相对深度) + 。 它完全在 CPU 上运行, 这样 GPU 就可以为您的后代自由运行 。
这是 2.5D - 真实的 2D + 估计的相对 Z 。 真正的 3D 动作抓取需要多个同步相机来进行三角定位( FreeMocap / OptiTrack / Vicon 方法 ) 。 对于 TikTok 舞蹈、 体育分析、 动画参考 或任何单相机工作流程, MediaPipe 的输出是极好的。 我们稍后会为需要真实 3D 的用户添加一个多相机工具 。
输入视频每秒200个记号(每秒500个记号)。10秒钟的剪辑费用为2 000个记号;60秒的剪辑费用为12 000个记号。每日合用免费记号每天包括几个短片;注册用户每天得到30K。
实时版本: 大约每秒30- 50 框架在我们盒子上 。 30- 60 秒的30- 60 终端到 终端的视频过程, 包括上传 + 转换 。 较长的视频需要相应长的时间 。
MP4, MOV, WebM, AVI, MKV, 以及最常见的视频格式 — 任何调频器都可以解码。 Max 上传了 100 MB 。 分辨率并不重要; 显示内部降压模型的速度 。
MediaPipe Pose Landmarker 跟踪每个框架的一个人(最突出的一) 。 对于多人跟踪, 我们需要不同的模式( RTMPose, YOLOv8 position ) 。 如果您使用的案件是多人, 请通过 / 联系人/ 来输入一个想法 — 乐意添加它作为单独的工具 。
可见关节被跟踪到 ~ 5- 10 px 范围内的 720p 框架; 隐蔽的关节( 背后, 脚后) 被以低可见度分数填满, 以便过滤。 在下游管道( Kalman / Savitzky- Golay) 的跨框中滑动清理其余的 。
今天不是直接来自AI 动议捕捉——JSON是原始关键点数据。 你可以使用“ aniposelib” 或“ pose-format” 等图书馆转换离线数据。 我们正在考虑用“ Mocap ” {BVH/FBX” 后续工具(如果需要的话) 进行“ Mocap ” BVH/FBX” 后续工具(在 / contact/
即刻处理, 关键点被提取, 然后删除输入视频 。 骨架覆盖输出和 JSON 被保留在标准共享链接到期时间( 24 h 匿名 / 7 d 支付 ) 。 从未用于培训 。 / 隐私/ 完整政策 。
是 — POST 是一个多部分的“视频”文件, 到 / v1/ 视频/ 情感- 抓捕/ 。 返回 { Victoria_ url, json_ url, 持续时间_ s, 标志, share_ url} 。 Bearer ault( sk- free-...) 给您1000 个纪念/ month 。 / api/ 的 Curl 示例 。
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