내 연습 영상
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사진첩의 영상도 사용할 수 있습니다.
바이올린·첼로 열린 현
롱보우부터 확인하세요.
브라우저 데이터를 삭제하면 저장한 영상도 지워집니다. 보관할 영상은 원본을 내려받으세요.
OPEN STRING · LONG BOW
연습 영상을 선택하세요
활과 악기가 함께 보이는 영상을 권장합니다.
내 영상에서 움직임을 확인하기
영상을 불러오면 자동으로 기기에 저장합니다.
소리를 바로
분석하거나 활을 지정해 움직임을 함께 확인하세요.
추적 기준점
‘활 지정’을 누르고 활 위의 서로 떨어진 두 점을 선택하세요.
활의 두 점은 A/B로 구분합니다. 프로그·팁으로 자동 해석하지 않습니다. 브리지가 보이지 않아도 활 추적은 가능합니다.
기준점 없이도 소리를 분석할 수 있습니다. 활의 방향 전환은 활·브리지를 함께 지정해야 추정합니다. 얇은 활·가림으로 추적이 끊긴 구간은 제외합니다. 소리 분석은 3분 이하 원본의 최대 30초 구간을 지원합니다.
준비 중
자동 활 검출 실험 · 기준점 없이
모델이 활을 찾고 원본 해상도에서 축을 계산합니다. PC에서 실행한 결과를 원본 영상과 비교해 보세요. 비슷한 후보가 경쟁하거나 검출이 끊긴 프레임은 제외합니다. 정확도 검증 전이며 연습 수치에는 사용하지 않습니다.
- 자동 검출 실행 가이드에 따라 PC에서 분석
실험 결과를 가져오면 원본 영상에서 주황색 점선으로 확인합니다.
분석 서버가 있다면 버튼으로 바로 실행
누르면 원본 영상이 설정한 서버로 전송됩니다. 25MB 이하 CFR 영상만 지원합니다. 서버가 임시 파일을 삭제하면 결과는 기기에 저장됩니다. 토큰은 저장하지 않습니다.
TAPNext++로 분석하기
브라우저 추적과 같은 기준점을 Google DeepMind TAPNext++에 전달합니다. PC에서 모델을 실행한 결과를 가져오세요. 영상은 클라우드로 전송하지 않습니다.
- 활 기준점을 지정하고
- 로컬 실행 가이드에 따라 PC에서 원본 영상과 요청 파일을 분석
TAPNext++ 체크포인트 약 2.5GB · PyTorch 필요 · CPU에서는 느릴 수 있습니다. 가져온 결과도 가림·낮은 신뢰도 구간을 제외합니다.