파이프라인으로 돌아가기

이미지 검색

AI가 다섯 개 출처에서 최고의 결과를 선별하는 표적 검색어로 박물관 아카이브와 스톡 사진 라이브러리를 검색하세요.

0.5

입력이 필요합니다: 주제

가장 적합한 용도

  • 미술, 박물관 소장품, 역사적 그림과 일러스트
  • 학술 및 문화유산 이미지
  • 퍼블릭 도메인 및 크리에이티브 커먼즈 콘텐츠
  • image-motion 입력용 고품질 사진

  • 구체적인 시각적 용어를 사용하세요: '도시'가 아니라 '항공 촬영 도시 스카이라인 일몰'
  • 역사 콘텐츠에 적합합니다, 박물관 아카이브에는 독특한 콘텐츠가 있습니다
  • 정지 이미지를 영상 구간으로 변환하려면 항상 결과를 image-motion과 함께 사용하세요
  • 여러 검색을 실행할 때 URL 중복을 제거하세요

이미지 검색 API

직접 작성한 코드에서 이 파이프라인을 호출하세요. 요청 한 번으로 실행이 시작되며, 모델은 별도의 엔드포인트가 아니라 입력 필드입니다.

2 개 입력
1 필수
0.5 크레딧
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

API 토큰 발급 →

매개변수

topic 필수

필요한 이미지를 설명하세요

string
image_count

How many images to return.

10203050 기본값 20

AI 에이전트에서 사용하기

MCP 클라이언트를 pipe2에 연결하면 에이전트가 이 도구들을 사용할 수 있습니다. 이 파이프라인을 찾아 위와 동일한 스키마를 읽고 실행합니다.

  • 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" }
    }
  }
}

전체 API 레퍼런스 MCP 설정 CLI 레퍼런스

이미지 검색

주제를 설명하면 AI가 다섯 개 아카이브에서 최고의 이미지를 찾아냅니다: Wikimedia Commons, Europeana, Rijksmuseum, Smithsonian, Pexels.

작동 방식

  1. 주제를 설명하세요: 어떤 이미지가 필요한지 AI에게 알려주세요
  2. AI가 검색어를 생성합니다: AI가 3~5개의 표적 검색어를 만듭니다
  3. 병렬 검색: 모든 이미지 뱅크를 동시에 검색합니다
  4. AI 큐레이션: AI가 관련성에 따라 결과를 순위 매기고 관련 없는 것을 제거합니다

출처

  • Wikimedia Commons: 자유롭게 사용할 수 있는 수백만 개의 미디어 파일
  • Europeana: 유럽 문화유산 컬렉션
  • Rijksmuseum: 네덜란드 거장과 역사적 미술 작품
  • Smithsonian: 미국의 역사, 과학, 문화
  • Pexels: 고품질 스톡 사진

자주 묻는 질문

이미지를 몇 개까지 검색할 수 있나요?
10, 20, 30 또는 50개 중에서 선택하세요. AI가 다양한 관점에 맞춘 검색어를 생성하고 중복된 결과를 제거한 뒤 선택한 개수까지 반환합니다.
이 이미지들은 무료로 사용할 수 있나요?
대부분의 결과는 퍼블릭 도메인이거나 크리에이티브 커먼즈 라이선스입니다. 각 이미지의 출처와 라이선스를 확인하세요.
AI는 무엇을 검색할지 어떻게 결정하나요?
AI가 주제를 분석해 각기 다른 관점을 겨냥하는 3~5개의 표적 검색어를 생성합니다. 이렇게 하면 단일 검색보다 더 다양한 결과를 찾을 수 있습니다.
이미지가 내 라이브러리에 저장되나요?
아니요, 결과는 원본 출처로 직접 연결됩니다. 이렇게 하면 라이브러리를 깔끔하게 유지하고 재호스팅을 피할 수 있습니다.
크레딧이 얼마나 드나요?
검색당 0.5 크레딧입니다.

더 많은 파이프라인 살펴보기

전체 보기 →
영상 생성
from 9.5
영상 생성
이미지 생성
0.2-6.4
이미지 생성
음성 생성
0.7-1.3
음성 생성
음악 생성
2.5-45.1
음악 생성