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Florence-2 Large · Region to Segmentation

Integrieren

Modell-ID florence-2-large/region-to-segmentation
# 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/florence-2-large/region-to-segmentation?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "region": {
      "x1": 100,
      "x2": 200,
      "y1": 100,
      "y2": 200
    }
  }'

# 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"

Diese Anfrage: ≈0,009 $ 9 API-Credits · ≈ 0,96 ₽ Auf dieser Seite ausführen

API-Schlüssel abrufen
Microsoft · Bild

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Erstelle unten eine Anfrage und führe sie mit deinem API-Schlüssel aus. Ausgaben werden in unseren Speicher kopiert und dauerhaft oder 7 Tage kostenlos aufbewahrt.

Anfrage erstellen

Die Steuerelemente werden aus dem Modellschema generiert. Code und Preis werden aktualisiert, während du sie änderst.

•erforderlich image_url
Datei ablegen oder

URL des zu verarbeitenden Bildes.

•erforderlich

Vom Benutzer bereitgestellte Koordinaten.

POST /run/florence-2-large/region-to-segmentation?wait=20 Preis → 0,009 $
# 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/florence-2-large/region-to-segmentation?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "region": {
      "x1": 100,
      "x2": 200,
      "y1": 100,
      "y2": 200
    }
  }'

# 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"

Diese Anfrage ausführen

Dein Schlüssel bleibt in diesem Browser: Er wird nur an die Doitong API gesendet und nur gespeichert (localStorage), wenn du „Merken“ aktivierst. API-Schlüssel abrufen

Über Florence-2 Large · Region to Segmentation

Nimmt ein Bild und Koordinaten in `region` entgegen und erstellt eine Segmentierung des dort befindlichen Objekts. Es gibt ein verarbeitetes Bild zusammen mit strukturierten `results` zurück. Verwenden Sie es, um eine grobe Box oder einen Punktbereich in eine Objektkontur umzuwandeln.

Parameter

Sende entweder den kanonischen Namen oder den nativen Namen, nicht beide. Kanonische Namen

NameTyp StandardZulässig Beschreibung
image_urlerforderlich image
Typurl · image
URL des zu verarbeitenden Bildes.
regionerforderlich
Typobject
Vom Benutzer bereitgestellte Koordinaten.
region.x1erforderlich
Typinteger
0 – 999
Horizontale Koordinate der oberen linken Ecke.
region.y1erforderlich
Typinteger
0 – 999
Vertikale Koordinate der oberen linken Ecke.
region.x2erforderlich
Typinteger
0 – 999
Horizontale Koordinate der unteren rechten Ecke.
region.y2erforderlich
Typinteger
0 – 999
Vertikale Koordinate der unteren rechten Ecke.
erforderlich Kanonischer Name, ebenfalls akzeptiert

Dateiparameter akzeptieren eine öffentliche https://-URL, eine data:-URI bis 10 MB oder die file_url eines Uploads. Dateien

Ausgabe

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "florence-2-large/region-to-segmentation",
  "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": 9,
    "usd": "0.009",
    "charged": 9,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "region": {
      "x1": 100,
      "x2": 200,
      "y1": 100,
      "y2": 200
    }
  },
  "output": {
    "results": {
      "polygons": [
        {
          "points": [],
          "label": "string"
        }
      ]
    },
    "image": {
      "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,
      "width": 1024,
      "height": 768
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "image",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1024,
      "height": 768,
      "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"
  }
}
Deine Dateien, deine EntscheidungJede outputs[].url ist eine Kopie in unserem Speicher: dauerhaft aufbewahrt (Abrechnung pro GB-Monat) oder 7 Tage kostenlos – je nach Kontoeinstellung oder ?storage=.
Gleiche Struktur bei jedem Modelltype, url, content_type, width, height und duration – für Bilder, Video und Audio gleichermaßen. output ist das Ergebnisobjekt des Modells.
Ausgabefelder
results
object {polygons}Vom Modell zurückgegebene Ergebnisse.
image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Durch die Verarbeitung entstandenes Bild.

Weitere Modelle: Bildbearbeitung

Für KI-Agenten: Diese Seite ist als Markdown verfügbar unter https://doitong.com/de/developers/models/florence-2-large/region-to-segmentation.md. Alle Modelle und Anleitungen: https://doitong.com/developers/llms.txt