Ricerca immagini

Da 0.5 crediti

Cerca un argomento in cinque archivi museali e raccolte fotografiche. L’IA prepara ricerche mirate, elimina i duplicati e ordina i risultati più pertinenti.

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Ancora necessario: Argomento

Come usare Ricerca immagini

Una guida decisionale concisa per inserire questa pipeline in un flusso di lavoro.

Ideale per

Arte, pezzi da museo, dipinti e illustrazioni storiche
Immagini accademiche e del patrimonio culturale
Contenuti di pubblico dominio e Creative Commons
Foto di alta qualità come input per image-motion

Suggerimenti

Usa termini visivi specifici: 'skyline aereo città tramonto', non 'città'
Ottimo per i contenuti storici, gli archivi dei musei hanno contenuti unici
Abbina sempre i risultati a image-motion per convertire le immagini fisse in segmenti video
Deduplica gli URL quando esegui più ricerche

API di Ricerca immagini

Richiama questa pipeline dal tuo codice. Una richiesta avvia un'esecuzione; il modello è un campo di input, non un endpoint separato.

Ottieni un token API

input: 2
obbligatorio: 1
Prezzi: 0.5 crediti

Lingua

TypeScript Python Go CLI

bun add @pipe2-ai/sdk

Esegui una pipeline

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

Esegui una pipeline

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

Esegui una pipeline

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

Esegui una pipeline

pipe2 pipelines run \
  --pipeline image-search \
  --input-json '{"topic": "minimalist workspace with warm morning light"}' \
  --wait

Per pagina

Input	Tipo	predefinito	Descrizione
`topic`obbligatorio	string	predefinito—	Descrivi quali immagini ti servono
`image_count`	enum	predefinito20	Numero di immagini da restituire. 10 · 20 · 30 +1 `10203050`

Punta un qualsiasi client MCP su pipe2 e il tuo agente ottiene questi strumenti. Trova questa pipeline, legge lo stesso schema qui sopra e la esegue.

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" }
    }
  }
}

Configurazione MCP

Riferimento API completo Riferimento CLI

Domande frequenti

Quante immagini posso cercare?

Scegli 10, 20, 30 o 50. L'IA genera ricerche mirate per diverse angolazioni, rimuove i risultati duplicati e restituisce fino al numero che hai scelto.

Queste immagini sono gratuite da usare?

La maggior parte dei risultati è di pubblico dominio o con licenza Creative Commons. Controlla la fonte e la licenza per ogni immagine.

Come decide l'IA cosa cercare?

L'IA analizza il tuo argomento e genera 3-5 ricerche mirate, ciascuna che punta a un'angolazione diversa. Questo trova risultati più diversificati di una singola ricerca.

Le immagini vengono salvate nella mia libreria?

No, i risultati rimandano direttamente alla fonte originale. Questo mantiene pulita la tua libreria ed evita di ripubblicare i file.

Quanti crediti costa?

0.5 crediti per ricerca.