ウォーターマーク

このパイプラインを使うレシピ

• 長尺動画 → 複数のキャプション付きクリップを、コマンド一つで

  長い動画をN本のキャプション付きショートクリップに分割。文字起こしは一度だけ、AIがベストな瞬間を自動抽出し、各クリップを並列でトリミング＋キャプション付け。オプションでTikTok / Reels / Shorts向けの縦型（9:16）、Instagram向けの正方形（1:1）、ポートレート（4:5）へ再フォーマットも可能。キャプションのアンカーは自動調整されます。

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• プロンプト一つ → 縦型のAIダンスリール

  GPT Image 2でラベル付きのダンスムーブ・グリッドを生成し、それをリファレンスとしてSeedance 2 Proに渡すことで振り付けが実際のムーブに忠実に従い、さらに音楽に同期した縦型リールへと仕上げます。

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このパイプラインに関する記事

• 動画に透かしを入れる方法：ロゴ画像を重ねる手順

• AI動画の作り方：プロンプトから完成動画まで

ウォーターマーク 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: "watermark",
  input: {
    source_video_url: "https://example.com/clip.mp4",
    watermark_url: "https://example.com/logo.png",
  },
});

import asyncio
import os

from pipe2 import Pipe2Client

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

run = asyncio.run(client.run_pipeline(
    pipeline_slug="watermark",
    input={
        "source_video_url": "https://example.com/clip.mp4",
        "watermark_url": "https://example.com/logo.png",
    },
))

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

input := json.RawMessage(`{
  "source_video_url": "https://example.com/clip.mp4",
  "watermark_url": "https://example.com/logo.png"
}`)

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

pipe2 pipelines run \
  --pipeline watermark \
  --input-json '{"source_video_url": "https://example.com/clip.mp4", "watermark_url": "https://example.com/logo.png"}' \
  --wait

APIトークンを取得 →

パラメータ

source_video_url 必須

Public URL of the video to watermark.

string

watermark_url 必須

PNG、SVG、または JPEG, 透過付きの PNG または SVG はどんな背景でも最もきれいに表示されます

string

margin_pct

選択した角からの内側の余白(動画幅に対する割合)

integer 既定値 4

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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よくある質問