Bild-Suche
Durchsuche Museumsarchive und Stockfoto-Bibliotheken mit KI-gezielten Suchanfragen, die die besten Ergebnisse aus fünf Quellen kuratieren.
Noch erforderlich: Thema
Am besten für
- •Kunst, Museumsstücke, historische Gemälde und Illustrationen
- •Akademische Bilder und Bilder des Kulturerbes
- •Gemeinfreie und Creative-Commons-Inhalte
- •Hochwertige Fotos als Eingabe für image-motion
Tipps
- ✓Nutze konkrete visuelle Begriffe: „Luftaufnahme Stadt-Skyline Sonnenuntergang“, nicht „Stadt“
- ✓Ideal für historische Inhalte, Museumsarchive haben einzigartige Inhalte
- ✓Kombiniere die Ergebnisse immer mit image-motion, um Standbilder in Videosegmente umzuwandeln
- ✓Entferne doppelte URLs, wenn du mehrere Suchen ausführst
Bild-Suche API
Rufen Sie diese Pipeline aus Ihrem eigenen Code auf. Eine Anfrage startet einen Lauf; das Modell ist ein Eingabefeld, kein eigener Endpunkt.
bun add @pipe2-ai/sdk import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";
const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);
const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
pipeline_slug: "image-search",
input: {
topic: "minimalist workspace with warm morning light",
},
});pip install pipe2 import asyncio
import os
from pipe2 import Pipe2Client
client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])
run = asyncio.run(client.run_pipeline(
pipeline_slug="image-search",
input={
"topic": "minimalist workspace with warm morning light",
},
))go get github.com/pipe2-ai/sdk-go client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))
input := json.RawMessage(`{
"topic": "minimalist workspace with warm morning light"
}`)
run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "image-search", input)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}brew install pipe2-ai/tap/pipe2 pipe2 pipelines run \
--pipeline image-search \
--input-json '{"topic": "minimalist workspace with warm morning light"}' \
--waitParameter
-
topicerforderlich -
Beschreiben Sie, welche Bilder Sie benötigen
string -
image_count -
How many images to return.
10203050Standard20
Aus einem KI-Agenten heraus nutzen
Richten Sie einen beliebigen MCP-Client auf pipe2 aus, und Ihr Agent erhält diese Tools. Er findet diese Pipeline, liest dasselbe Schema von oben und führt sie aus.
- list_pipelines
- get_pipeline_schema
- run_pipeline
- get_pipeline_run_status
- request_upload
https://mcp.pipe2.ai/mcp {
"mcpServers": {
"pipe2ai": {
"url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
}
}
}Bild-Suche
Beschreibe ein Thema und lass die KI die besten Bilder in fünf Archiven finden: Wikimedia Commons, Europeana, Rijksmuseum, Smithsonian und Pexels.
So funktioniert es
- Beschreibe dein Thema: sag der KI, welche Bilder du brauchst
- Die KI erstellt Suchanfragen: die KI erstellt 3–5 gezielte Suchanfragen
- Parallele Suche: alle Bilddatenbanken werden gleichzeitig durchsucht
- KI-Kuratierung: die KI ordnet die Ergebnisse nach Relevanz und entfernt irrelevante
Quellen
- Wikimedia Commons: Millionen frei nutzbarer Mediendateien
- Europeana: europäische Sammlungen des Kulturerbes
- Rijksmuseum: niederländische Meister und historische Kunst
- Smithsonian: amerikanische Geschichte, Wissenschaft und Kultur
- Pexels: hochwertige Stockfotos
Häufig gestellte Fragen
Nach wie vielen Bildern kann ich suchen?
Sind diese Bilder kostenlos nutzbar?
Wie entscheidet die KI, wonach sie sucht?
Werden Bilder in meiner Bibliothek gespeichert?
Wie viele Credits kostet es?
Weitere Pipelines entdecken
Alle ansehen →Erzeuge KI-Videos aus einem Text-Prompt, Bild oder Referenzclip. Filmische Aufnahmen, Produktenthüllungen, Lifestyle-Werbung, mit synchronisiertem Audio und natürlicher Bewegung.
Erzeuge KI-Bilder aus Text oder Referenzfotos. Produktaufnahmen, Charakter-Artworks, Poster mit lesbarem Text, fotorealistische Porträts, hochauflösend in Sekunden.
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