제품 사진

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제품 사진 API

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

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 토큰 발급 →

매개변수

environments 필수

생성할 환경 1~7개의 배열입니다. white_background은 Amazon 규격의 메인 이미지입니다(순백색 배경, 제품이 85% 채움). lifestyle은 이상적인 실제 사용 장면입니다. in_use는 손으로 제품을 잡거나 사용하는 모습을 보여줍니다(거울 뉴런을 통해 클릭률을 높이는 것으로 입증됨). detail_closeup은 질감을 담은 매크로 촬영입니다(프리미엄 가격을 정당화). scale_reference는 손이나 흔한 사물 옆에 제품을 배치합니다(크기 오인으로 인한 반품 감소). gradient_studio는 프리미엄 광고 크리에이티브용 배경입니다. outdoor는 광고 크리에이티브용 자연 환경입니다. Amazon 7장 공식은 white_background + lifestyle + scale_reference + detail_closeup + in_use + 두 번째 lifestyle입니다. 선택한 환경마다 비용이 청구됩니다.

array 기본값 white_background,lifestyle,detail_closeup

product_image 필수

원본 제품 사진의 URL입니다. 한 장이면 충분합니다, AI가 제품의 형태, 색상, 브랜딩을 유지하고 배경만 변경합니다.

string

aspect_ratio

Output aspect ratio for the generated shots.

1:14:53:42:34:39:1616:9 기본값 1:1

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

{
  "mcpServers": {
    "pipe2ai": {
      "url": "https://mcp.pipe2.ai/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN" }
    }
  }
}

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자주 묻는 질문