商品ショット

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商品ショット API

このパイプラインをご自身のコードから呼び出せます。1回のリクエストで実行が始まり、モデルは独立したエンドポイントではなく入力フィールドです。

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トークンを取得 →

パラメータ

environments 必須

生成する環境の配列(1〜7 個)。white_background は Amazon 準拠のメイン画像(純白、商品が 85% を占める)。lifestyle は憧れを喚起する実世界のシーン。in_use は商品を手に持ったり使用したりしている様子を示します(ミラーニューロンを通じてクリック率を高めることが実証済み)。detail_closeup はマクロの質感ショット(プレミアム価格を正当化)。scale_reference は手や身近な物と並べて商品を示します(サイズ違いによる返品を削減)。gradient_studio はプレミアムな広告クリエイティブ用の背景。outdoor は広告クリエイティブ向けの自然な環境です。Amazon の 7 枚画像の公式は、white_background + lifestyle + scale_reference + detail_closeup + in_use + 2 枚目の lifestyle です。選択した環境ごとに料金が発生します。

array 既定値 white_background,lifestyle,detail_closeup

product_image 必須

元となる商品写真の URL。1 枚で十分です, AI は商品の形状、色、ブランディングを保持し、背景のみを変更します。

string

aspect_ratio

Output aspect ratio for the generated shots.

1:14:53:42:34:39:1616:9 既定値 1:1

AIエージェントから使う

任意の MCP クライアントを pipe2 に接続すると、エージェントがこれらのツールを使えるようになります。このパイプラインを見つけ、上と同じスキーマを読み取って実行します。

• 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" }
    }
  }
}

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