Recherche d'images

Recherchez dans les archives de musées et les banques de photos avec des requêtes ciblées par IA qui sélectionnent les meilleurs résultats parmi cinq sources.

0.5

Sujet

Nombre d'images

Encore requis : Sujet

Idéal pour

•Art, pièces de musée, peintures et illustrations historiques
•Images académiques et du patrimoine culturel
•Contenu du domaine public et Creative Commons
•Photos de haute qualité pour l'entrée d'image-motion

Conseils

✓Utilisez des termes visuels précis : « vue aérienne d'une ligne d'horizon urbaine au coucher du soleil » plutôt que « ville »
✓Idéal pour le contenu historique, les archives de musées possèdent un contenu unique
✓Associez toujours les résultats à image-motion pour convertir les images fixes en segments vidéo
✓Dédupliquez les URL lorsque vous effectuez plusieurs recherches

API Recherche d'images

Appelez ce pipeline depuis votre propre code. Une requête lance une exécution ; le modèle est un champ d'entrée, pas un endpoint distinct.

2 entrées

1 requis

0.5 crédits

TypeScript Python Go CLI

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"}' \
  --wait

Obtenir un jeton d'API →

Paramètres

topic requis: Décrivez les images dont vous avez besoin

string
image_count: How many images to return.

10203050 par défaut 20

Utilisez-le depuis un agent IA

Pointez n'importe quel client MCP vers pipe2 et votre agent obtient ces outils. Il trouve ce pipeline, lit le même schéma ci-dessus, puis l'exécute.

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" }
    }
  }
}

Référence complète de l'API Configuration MCP Référence de la CLI

Foire aux questions

Combien d'images puis-je rechercher ?

Choisissez 10, 20, 30 ou 50. L'IA génère des requêtes ciblées sous différents angles, supprime les doublons et renvoie jusqu'au nombre que vous avez choisi.

Ces images sont-elles libres d'utilisation ?

La plupart des résultats sont dans le domaine public ou sous licence Creative Commons. Vérifiez la source et la licence de chaque image.

Comment l'IA décide-t-elle quoi rechercher ?

L'IA analyse votre sujet et génère 3 à 5 requêtes de recherche ciblées, chacune visant un angle différent. Cela permet de trouver des résultats plus variés qu'une seule recherche.

Les images sont-elles enregistrées dans ma bibliothèque ?

Non, les résultats renvoient directement à la source d'origine. Cela garde votre bibliothèque propre et évite le réhébergement.

Combien de crédits cela coûte-t-il ?

0.5 crédits par recherche.

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