Photos de produit

À partir de 3.1 crédits

À partir d’une seule photo, créez sept visuels pour les marketplaces : fond blanc, lifestyle, produit en situation, gros plan, repère de taille, studio en dégradé et extérieur.

Photo du produit

Cliquez pour importer image

ou glissez-déposez

Parcourir la bibliothèque

Format

Description du produit(facultatif)

Encore requis : Photo du produit, Décors

Fonctionne avec

1 modèles

Google
- Nano Banana 2

Comment utiliser Photos de produit

Un guide de décision concis pour placer ce pipeline dans un workflow.

Idéal pour

Fiches produit Amazon, avec white_background comme image principale
Catalogues Shopify et ventes directes au consommateur
Visuels scale_reference qui donnent une idée claire de la taille et peuvent limiter les retours
E-commerce haut de gamme, où la mise en valeur des matières soutient le positionnement prix

API Photos de produit

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

Obtenir un jeton d'API

entrées: 4
requis: 2
Tarifs: from 3.1 crédits

Langue

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

Exécuter un pipeline

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"],
  },
});

pip install pipe2

Exécuter un pipeline

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"],
    },
))

go get github.com/pipe2-ai/sdk-go

Exécuter un pipeline

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)
}

brew install pipe2-ai/tap/pipe2

Exécuter un pipeline

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

Par page

Entrée	Type	par défaut	Description
`environments`requis	array	par défaut["white_background","lifestyle","detail_closeup"]	Choisissez de 1 à 7 décors. white_background crée une image principale conforme aux règles d'Amazon : fond blanc pur et produit occupant 85 % du cadre. lifestyle place le produit dans une scène quotidienne inspirante. in_use montre des mains qui le tiennent ou l'utilisent. detail_closeup met en valeur sa texture en gros plan. scale_reference le présente près d'une main ou d'un objet courant afin de rendre sa taille immédiatement compréhensible. gradient_studio propose un fond publicitaire haut de gamme. outdoor l'installe dans un décor naturel destiné aux campagnes de marque. Pour constituer une série solide sur une marketplace, combinez white_background, lifestyle, scale_reference, detail_closeup et in_use ; réservez gradient_studio et outdoor aux publicités et aux visuels de marque. Chaque décor sélectionné est facturé séparément.
`product_image`requis	string	par défaut—	URL de la photo d'origine. Une seule image suffit : l'IA conserve la forme, la couleur et les éléments de marque du produit, puis change uniquement son environnement.
`aspect_ratio`	enum	par défaut1:1	Format de sortie des images générées. 1:1 · 4:5 · 3:4 +4 `1:14:53:42:34:39:1616:9`
`product_description`	string	par défaut—	Ajoutez, si vous le souhaitez, une brève description pour aider l'IA à préparer des consignes de retouche plus précises pour chaque variante.

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" }
    }
  }
}

Configuration MCP

Référence complète de l'API Référence de la CLI

Articles sur ce pipeline

Voir tous les articles

Article
Les meilleurs générateurs d’images IA : comparatif pratique

Foire aux questions

Combien de crédits cela coûte-t-il ?

Chaque variante coûte from 3.1 crédits. Vous choisissez les décors à générer parmi les sept proposés et ne payez que ceux que vous sélectionnez ; une série de trois visuels coûte donc environ trois fois le prix d'une variante.

Le produit aura-t-il un aspect différent dans chaque variante ?

Non. La forme, la matière, la couleur et les éléments de marque sont conservés d'une variante à l'autre. Seuls le décor et la mise en scène changent.

Quelle qualité d'image puis-je attendre ?

Le résultat offre une qualité proche d'une prise de vue en studio, à environ 2K, adaptée aux fiches produit et aux campagnes publicitaires.

Puis-je utiliser ces visuels sur Amazon ?

Oui. Le décor « fond blanc » crée un visuel conforme aux exigences d'Amazon pour l'image principale : fond blanc pur, aucun accessoire et produit seul.

Que se passe-t-il si une variante échoue ?

Les autres variantes restent disponibles. Celle qui n'a pas pu être créée est signalée avec une note d'erreur, et le montant en crédits est ajusté en conséquence.