워터마크

이 파이프라인을 사용하는 레시피

• 긴 영상 → 캡션이 달린 여러 클립, 명령 한 번으로

  긴 영상을 캡션이 달린 짧은 클립 N개로 잘라내세요. 한 번만 전사하고, AI가 핵심 순간을 자동으로 골라, 각 클립을 병렬로 트리밍하고 캡션을 붙입니다. 필요하면 TikTok / Reels / Shorts용 세로형(9:16), Instagram용 정사각형(1:1), 또는 세로 비율(4:5)로 재구성하세요 — 캡션 위치는 자동으로 맞춰집니다.

  6 파이프라인 · CLI

• 프롬프트 하나 → 세로형 AI 댄스 릴

  GPT Image 2로 라벨이 붙은 댄스 동작 그리드를 만들고, 이를 Seedance 2 Pro에 레퍼런스로 넘겨 안무가 실제로 동작을 따라가게 한 다음, 음악에 맞춘 세로형 릴로 엮어냅니다.

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이 파이프라인 관련 기사

• 동영상 워터마크 넣기: 로고 이미지를 추가하는 방법

• AI 동영상 만드는 법: 프롬프트부터 완성 영상까지

워터마크 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: "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 토큰 발급 →

매개변수

source_video_url 필수

Public URL of the video to watermark.

string

watermark_url 필수

PNG, SVG 또는 JPEG, 투명 배경의 PNG 또는 SVG가 어떤 배경에서도 가장 깔끔하게 보입니다

string

margin_pct

선택한 모서리로부터의 간격이며, 비디오 너비의 백분율입니다

integer 기본값 4

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" }
    }
  }
}

전체 API 레퍼런스→ MCP 설정→ CLI 레퍼런스→

자주 묻는 질문