Produktaufnahmen

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Produktaufnahmen API

Rufen Sie diese Pipeline aus Ihrem eigenen Code auf. Eine Anfrage startet einen Lauf; das Modell ist ein Eingabefeld, kein eigener Endpunkt.

import { createClient } from "@pipe2-ai/sdk";

const client = createClient(process.env.PIPE2_TOKEN!);

const { run_pipeline } = await client.RunPipeline({
  pipeline_slug: "product-shots",
  input: {
    product_image: "https://example.com/product.png",
    environments: ["white_background","lifestyle","detail_closeup"],
  },
});

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

client = Pipe2Client(token=os.environ["PIPE2_TOKEN"])

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="product-shots",
    input={
        "product_image": "https://example.com/product.png",
        "environments": ["white_background","lifestyle","detail_closeup"],
    },
))

client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))

input := json.RawMessage(`{
  "product_image": "https://example.com/product.png",
  "environments": ["white_background","lifestyle","detail_closeup"]
}`)

run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "product-shots", input)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

pipe2 pipelines run \
  --pipeline product-shots \
  --input-json '{"product_image": "https://example.com/product.png", "environments": ["white_background","lifestyle","detail_closeup"]}' \
  --wait

API-Token holen →

Parameter

environments erforderlich

Array mit 1-7 zu generierenden Umgebungen. white_background ist das Amazon-konforme Hauptbild (reines Weiß, 85% Produktfüllung). lifestyle ist eine ansprechende Alltagsszene. in_use zeigt Hände, die das Produkt halten oder verwenden (erhöht nachweislich die Klickrate über Spiegelneuronen). detail_closeup ist eine Makro-Texturaufnahme (rechtfertigt Premium-Preise). scale_reference zeigt das Produkt neben einer Hand oder einem Alltagsgegenstand (reduziert Retouren durch Größenfehleinschätzung). gradient_studio ist ein hochwertiger Werbe-Hintergrund. outdoor ist eine natürliche Umgebung für Werbematerial. Die Amazon-7-Bilder-Formel lautet: white_background + lifestyle + scale_reference + detail_closeup + in_use + ein zweites lifestyle. Sie zahlen pro ausgewählter Umgebung.

array Standard white_background,lifestyle,detail_closeup

product_image erforderlich

URL des Ausgangs-Produktfotos. Eine Aufnahme genügt, die KI bewahrt Form, Farbe und Branding des Produkts und ändert nur den Hintergrund.

string

aspect_ratio

Output aspect ratio for the generated shots.

1:14:53:42:34:39:1616:9 Standard 1:1

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

{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

Vollständige API-Referenz→ MCP-Einrichtung→ CLI-Referenz→

Häufig gestellte Fragen