# LTX 2.3 Trainer (V2) - Keyframe Interpolation API

> يدرّب LoRA يولّد الحركة بين الإطارين المفتاحيين الأول والأخير، مع إمكانية إضافة إطار أوسط

يدرّب LoRA لاستيفاء الإطارات المفتاحية: عند الاستدلال، تقدم الإطارين الأول والأخير ويولّد النموذج الفيديو بينهما. فعّل `include_middle_keyframe` للتدريب على الإطارات الأول والأوسط والأخير؛ وعندها يجب أن تقدم كل عينة تحقق `middle_image_url`. تأتي البيانات في zip عبر `training_data_url`، مع ما يصل إلى 2 من إدخالات التحقق.

- Model id: `ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Made by: Lightricks
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.0024 / step (cheapest run $4.80 (4800 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Docs page: https://doitong.com/ar/developers/models/ltx23-trainer-v2/interpolate

## Pricing

Price: **$0.0024 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $4.80 = 4800 API credits (2000 steps × 2.4 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx23-trainer-v2/interpolate` with the same JSON body returns the exact price for that input; the quote is exactly what a run charges. Invalid input is never charged and failed or canceled requests are refunded automatically.

## Input parameters

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `training_data_url` |  | string | yes |  |  | عنوان URL لملف `.zip` يحتوي على بيانات التدريب، منظمة وفقًا لوضع التدريب المحدد. قد يكون لكل ملف وسائط ملف وصف `.txt` مرافق يحمل الاسم الأساسي نفسه. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | رتبة تكييف LoRA، حيث تقابل زيادة استهلاك الذاكرة قدرة أكبر مع ارتفاع الإعداد. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 10,000 | إجمالي عدد خطوات التدريب. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | معدل تعلم التحسين. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | عدد الإطارات لكل عينة تدريب. يجب أن يترك تقسيم العدد على 8 باقيًا قدره 1؛ ومن الأمثلة 1، 9، 17، 25، 33، 41، 49، 57، 65، 73، 81، 89، 97. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | معدل إطارات فيديو التدريب المستهدف بالإطارات في الثانية. المعدل الأصلي لـLTX-2.3 هو 24. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | دقة التدريب. تؤدي زيادة الدقة إلى رفع متطلبات الذاكرة. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | نسبة العرض إلى الارتفاع للتدريب. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | عبارة تفعيل نمط LoRA، تُدرج في بداية الأوصاف أثناء التدريب. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | ضبط تلقائي للفيديو لمطابقة FPS وعدد الإطارات المطلوبين عند تفعيله؛ وتبقى مجموعات بيانات الصور دون تغيير. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | تقسيم المشاهد للفيديوهات التي تتجاوز حد مدة، ويُفعّل عند true. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | مُشغّل تقسيم المشاهد معبرًا عنه بمدة بالثواني: لا تُقسم إلا الفيديوهات الأطول من الحد. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | وضع فحص المعالجة المسبقة للتحقق من الفيديوهات والصور والأوصاف قبل تشغيل تدريب كامل. يؤدي تفعيله إلى إعادة مجموعة بيانات التدريب المعالجة في أرشيف قابل للتنزيل للمراجعة اليدوية. |
| `validation` |  | array of object {prompt, start_image_url, end_image_url, middle_image_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | بيانات التحقق المُقدَّمة كقائمة؛ يجمع العنصر بين صور الإطارات المفتاحية وموجّه. |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | الموجّه المستخدم أثناء التحقق. |
| `validation[].start_image_url` |  | string (image URL) | yes |  | ≥ 1 characters | عنوان URL لصورة الإطار المفتاحي للإطار الأول. |
| `validation[].end_image_url` |  | string (image URL) | yes |  | ≥ 1 characters | عنوان URL لصورة الإطار المفتاحي للإطار الأخير. |
| `validation[].middle_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | عنوان URL لصورة الإطار المفتاحي الأوسط للاستيفاء بين الأول والوسط والأخير. تتطلب التشغيلات التي تستخدم `include_middle_keyframe=true` هذه الصورة؛ وإلا فهي اختيارية. |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `blurry, out of focus, overexposed, underexposed, low contrast, washed out colors, excessive noise, grainy texture, poor lighting, flickering, motion blur, distorted proportions, unnatural skin tones, deformed facial features, asymmetrical face, missing facial features, extra limbs, disfigured hands, wrong hand count, artifacts around text, inconsistent perspective, camera shake, incorrect depth of field, background too sharp, background clutter, distracting reflections, harsh shadows, inconsistent lighting direction, color banding, cartoonish rendering, 3D CGI look, unrealistic materials, uncanny valley effect, incorrect ethnicity, wrong gender, exaggerated expressions, wrong gaze direction, mismatched lip sync, silent or muted audio, distorted voice, robotic voice, echo, background noise, off-sync audio, incorrect dialogue, added dialogue, repetitive speech, jittery movement, awkward pauses, incorrect timing, unnatural transitions, inconsistent framing, tilted camera, flat lighting, inconsistent tone, cinematic oversaturation, stylized filters, or AI artifacts.` |  | الموجّه السلبي المطبق أثناء التحقق، الذي يستخدم عملية معاينة بمرحلة واحدة. ولأن هذه العملية تقرّب الاستدلال الإنتاجي المقطّر ذي المرحلتين، يختلف توجيهها وجودة معاينتها عن النتائج النهائية. |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | عدد الإطارات لكل فيديو تحقق. |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | معدل الإطارات المستهدف لفيديوهات التحقق، بالإطارات في الثانية؛ يعمل LTX-2.3 أصليًا عند 24. |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | الدقة المستخدمة أثناء التحقق. |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | نسبة العرض إلى الارتفاع المستخدمة أثناء التحقق. |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | مقياس التوجيه المكاني-الزمني (STG)، مع التوصية بـ1.0، بينما يؤدي 0.0 إلى إيقاف STG. |
| `include_middle_keyframe` |  | boolean | no | `false` |  | تضمين الإطار المفتاحي الأوسط لتوليد الفيديو: تتطلب true وجود `middle_image_url` في كل عينة تحقق، وتحتفظ بالإطار الأوسط إلى جانب الأول والأخير بدلًا من استخدام الأول والأخير وحدهما. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

## Run it

Set `DOITONG_API_KEY` to a key from https://doitong.com/developers/dashboard#keys. `?wait=20` returns the finished request in the same call when it is ready within 20 seconds; otherwise poll `GET /requests/{id}` (it also accepts `?wait=`), or pass `webhook_url`.

### curl

```bash
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.ru/v1/run/ltx23-trainer-v2/interpolate?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }'

# Still "queued" or "running"? Poll with the id from the response:
curl "https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/interpolate?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx23-trainer-v2/interpolate", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])
```

### MCP

The MCP server at `https://api.doitong.ru/v1/mcp` exposes the tools `search_models`, `get_model`, `quote`, `run`, `get_request`, `cancel_request`, `list_requests`, `create_upload` and `get_account`. A `run` call for this model:

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "ltx23-trainer-v2/interpolate",
      "input": {
        "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}
```

## Response

Every call returns a request object. `status` is one of `queued`, `running`, `succeeded`, `failed`, `canceled`. `outputs` lists the generated files with URLs on our storage (kept forever, or 7 days with `?storage=temporary`; `storage` says which); `output` is the model's own result object with the same URLs.

```json
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "ltx23-trainer-v2/interpolate",
  "status": "succeeded",
  "created_at": "2026-10-20T12:00:00Z",
  "started_at": "2026-10-20T12:00:02Z",
  "completed_at": "2026-10-20T12:00:09Z",
  "queue_position": null,
  "cost": {
    "credits": 4800,
    "usd": "4.80",
    "charged": 4800,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "video": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "audio": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "lora_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "config_file": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    },
    "debug_dataset": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_name": "0-output.jpeg",
      "file_size": 1843200
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "file",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "stored": true
    }
  ],
  "error": null,
  "metrics": {
    "inference_seconds": 6.8
  },
  "urls": {
    "self": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.ru/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `video` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | معاينة فيديو موحدة من التحقق، عند توفرها لنقاط النهاية التي تنتج فيديو. |
| `audio` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | صوت موحد من التحقق، يُقدّم كمعاينة عند توفره لمسارات الصوت فقط التالية: /audio-inpaint و/audio-extend-suffix و/audio-extend-prefix و/t2a و/a2a و/v2a. |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | عنوان URL لأوزان LoRA المدرّبة بتنسيق .safetensors. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | تهيئة إعداد نقطة نهاية الاستدلال. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | مخرج تصحيح متاح عند تفعيل `debug_dataset`: أرشيف قابل للتنزيل يحتوي على بيانات التدريب بعد المعالجة المسبقة. |

## Related models

- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio Inpainting](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/audio-inpaint.md) (`ltx23-trainer-v2/audio-inpaint`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio+Video Reference IC-LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av.md) (`ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av`): $0.0068 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio+Video Reference Transformation](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/av2av.md) (`ltx23-trainer-v2/av2av`): $0.0068 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Audio](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/a2a.md) (`ltx23-trainer-v2/a2a`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Audio IC-LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/a2a.md) (`ltx23-trainer-v2/ic-lora/a2a`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Audio-to-Video](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/a2v.md) (`ltx23-trainer-v2/a2v`): $0.006 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Backward Audio Extension](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/audio-extend-suffix.md) (`ltx23-trainer-v2/audio-extend-suffix`): $0.0023 / step
- [LTX 2.3 Trainer (V2) - Backward Video Extension](https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/extend-suffix.md) (`ltx23-trainer-v2/extend-suffix`): $0.0061 / step

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/interpolate
- All models and guides for AI agents: https://doitong.com/developers/llms.txt
- OpenAPI 3.1 with this model's typed request body: https://doitong.com/developers/openapi.json?model=ltx23-trainer-v2/interpolate
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/ltx23-trainer-v2/interpolate