使用的模型
API示例
灯火中的 Pyra（Nano Banana Pro）
Nano Banana Pro。同一条提示词跑在高级档：颈羽与鳞片的细节更锐利，提灯的光影过渡更丰富。只有提示词，没有参考图。
最适合
- •没有库存素材的小众/特定题材（历史重现、科幻概念、奇幻场景）
- •概念性视觉（抽象理念、未来科技、不可能的场景）
- •多张图像间一致的视觉风格（相同的光线、配色）
- •产品可视化与样机图
- •在拉丁及非拉丁文字中带可读文字的海报
提示
- ✓务必极其具体：'一辆照片级写实的未来派电动汽车行驶在山路上，戏剧性的低角度，黄金时刻，电影感光线'，而非 '路上的车'
- ✓如果你想要照片但输出偏向插画，请明确加上 'photorealistic'
- ✓有效的风格锚点：'cinematic'、'dramatic lighting'、'volumetric fog'、'shallow depth of field'
- ✓使用参考图像，在多次生成中保持主体、姿态或产品形状一致
使用此流水线的配方
关于此流水线的文章
图像生成器 API
从你自己的代码调用此流水线。一次请求即可发起运行；模型是一个输入字段，而不是独立的接口。
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-generator",
input: {
prompt: "A vintage brass telescope on a wooden desk, warm afternoon sunlight",
model: "gemini-3-1-flash-image",
},
});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-generator",
input={
"prompt": "A vintage brass telescope on a wooden desk, warm afternoon sunlight",
"model": "gemini-3-1-flash-image",
},
))go get github.com/pipe2-ai/sdk-go client := pipe2.NewClient(os.Getenv("PIPE2_TOKEN"))
input := json.RawMessage(`{
"prompt": "A vintage brass telescope on a wooden desk, warm afternoon sunlight",
"model": "gemini-3-1-flash-image"
}`)
run, err := pipe2.RunPipeline(context.Background(), client, "image-generator", input)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}brew install pipe2-ai/tap/pipe2 pipe2 pipelines run \
--pipeline image-generator \
--input-json '{"prompt": "A vintage brass telescope on a wooden desk, warm afternoon sunlight", "model": "gemini-3-1-flash-image"}' \
--wait参数
-
prompt其一 -
图像的文字描述。AI 会在构图、光影和风格上进行增强。
string -
reference_images其一 -
可选：1-5 张参考图像 URL，用于引导输出的风格和构图。
array -
aspect_ratio -
Output aspect ratio.
1:116:99:164:33:4默认1:1
显示全部 6 个输入
-
model -
Image engine to use. Leave unset and Pipe2 routes to the best fit for your prompt.
autogemini-3-1-flash-imagegemini-3-pro-imagegpt-image-2默认auto -
quality -
Engine-aware. Auto picks the balanced tier for the chosen engine — GPT Image 2 medium, Gemini 3.1 Flash 2K. Fast renders smaller and cheaper (GPT Image 2 low, Gemini 3.1 Flash 1K); hd takes the top tier, which on GPT Image 2 costs many times auto. Gemini 3 Pro changes size at one price.
autofasthd默认auto -
reference_videos -
Video references (first ~8s of each is used), only the Gemini 3.1 Flash model supports these
array
在 AI 智能体中使用
将任意 MCP 客户端指向 pipe2，你的智能体就能获得这些工具。它会找到这条流水线，读取上方相同的 schema，然后运行它。
- 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" }
}
}
}AI 图像生成器
根据文本提示或参考照片生成高质量图像。产品图、角色美术、带可读文字的海报、照片级人像，描述你想要的内容，数秒即得成品图像。
你可以制作什么
- 产品摄影: 无需影棚即可制作目录图、生活场景和高格调创意
- 角色美术: 根据描述或参考照片进行概念设计与变体
- 带可读文字的海报: 在拉丁及非拉丁文字（日文、韩文、中文、印地文、孟加拉文、阿拉伯文）中都能清晰渲染排版
- 编辑类图像: 任意风格的封面图、主视觉图和社媒帖图
- 以品牌为锚的变体: 上传产品照片或参考图，围绕它生成风格一致的视觉
工作原理
- 描述图像: 写出你想要的内容，或上传最多 5 张参考照片
- 选择模型: 或保持自动，由路由器为你选择（廉价草稿、均衡 HD、高端排版）
- 自动路由的方式: 文字密集的海报会路由到擅长排版的模型；照片级人像会路由到擅长人脸和产品细节的模型
- 优化: 更改提示、添加参考图，或更换宽高比后再次运行
提示技巧
- 对主体、风格和光线要具体，"木桌上的一架复古黄铜望远镜，温暖的午后阳光" 胜过 "望远镜"
- 若图中要有文字，请用引号写出要渲染的内容，"一张写着 'GRAND OPENING' 的粗体无衬线海报"
- 上传参考图像，在多次生成中锚定姿态、色彩或产品形状
- 用宽高比匹配你的输出目标，社媒用 1:1，主视觉横幅用 16:9，竖版帖用 9:16
常见问题
图像生成器能制作什么？
我需要同时提供提示和参考图像吗？
我可以使用多少张参考图像？
我能期待怎样的图像质量？
它能在图像内部渲染文字吗？
需要多少积分？
探索更多流水线
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