דילוג לתוכן

Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint

שילוב

מזהה מודל lora/inpaint
# 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/lora/inpaint?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# 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"

בקשה זו: ≈⁨‏0.184 ‏$⁩ 184 קרדיטי API · ≈ ⁨‏19.41 ‏₽⁩ הרצה בדף הזה

קבלת מפתח API
Open model עריכת תמונה קלטים מסוג רפרנס #diffusion#lora#customization#fine-tuning

צביעה פנימית עם מודל בסיס נבחר של Stable Diffusion ו־LoRAs, בהנחיית מסכה בשחור־לבן

Open model · תמונה

התוצאה הראשונה שלך תופיע כאן

בנו בקשה למטה והריצו אותה עם מפתח ה־API שלכם. הפלטים מועתקים לאחסון שלנו ונשמרים לצמיתות או למשך 7 ימים ללא תשלום.

בנה בקשה

הפקדים נוצרים מסכמת המודל. הקוד והמחיר מתעדכנים כשמשנים אותם.

•חובה

תאר את התמונה שברצונך ליצור, בפירוט רב ככל האפשר לקבלת התוצאות הטובות ביותר.

•חובה

מודל בסיס ליצירת התמונה, המזוהה באמצעות כתובת URL או מזהה HuggingFace.

num_images ברירת מחדל 1

הגדרת מספר התמונות שבקשה יחידה מפיקה, עם אפשרות לזמן יצירה ארוך יותר עבור אצווה גדולה יותר.

מתקדם negative_prompt · image · mask · ic_light_model_background_image_url · ic_light_image_url · prediction_type · image_format · unet_name · variant · image_encoder_path · image_encoder_subfolder · image_encoder_weight_name · ic_light_model_url · scheduler · noise_strength · num_inference_steps · guidance_scale · clip_skip · tile_width · tile_height · tile_stride_width · tile_stride_height · eta · seed · prompt_weighting · controlnet_guess_mode · rescale_betas_snr_zero · enable_safety_checker · debug_latents · debug_per_pass_latents · loras · embeddings · controlnets · ip_adapter · timesteps · sigmas
ברירת מחדל

הנחיה שלילית המציינת פרטי תמונה לא רצויים. היא יכולה להחריג צבעים, אובייקטים, נוף או תכונות ואיכויות עדינות יותר, כגון שפם, טשטוש או רזולוציה נמוכה.

image_url
גרור קובץ, או

כתובת URL של תמונת המקור ליצירת תמונה מתמונה או לצביעה מחדש.

mask_url
גרור קובץ, או

כתובת URL של מסכת צביעה מחדש המפנה לתמונה בשחור-לבן.

גרור קובץ, או

רקע תואם למודל עבור יצירת תמונת IC Light, המסופק ככתובת URL של תמונה.

גרור קובץ, או

כתובת URL של תמונת הקלט ליצירה באמצעות מודל IC Light.

prediction_type ברירת מחדל epsilon

בחירת סוג החיזוי ליצירת תמונות; ללא בחירה אחרת, נעשה שימוש ב-`epsilon`.

image_format ברירת מחדל png

פורמט הקובץ של התמונה שהתקבלה.

בחירת U-Net מותאם אישית ליצירת תמונות; יש לספק את מזהה ה-HuggingFace שלו או את כתובת ה-URL שלו.

בחירת גרסת מודל HuggingFace; 'fp16' היא דוגמה אחת.

מקודד תמונה המצוין באמצעות כתובת URL של HTTPS או מזהה Hugging Face, כאשר התאימות נקבעת לפי משקלי ה-IP-Adapter: SD1.5 משתמש ב-image_encoder_subfolder='models/image_encoder', ואילו h94/IP-Adapter SDXL משתמש ב-h94/IP-Adapter וב-image_encoder_subfolder='sdxl_models/image_encoder'. מקודד נדרש בכל פעם ש-ip_adapter מכיל ערך.

תת-ספרייה בתוך image_encoder_path המכילה את משקלי מקודד התמונה.

ברירת מחדל pytorch_model.bin

בחירת משקלי מקודד התמונה לפי שם לשימוש ביצירת תמונות.

כתובת URL של מודל IC Light המשמש ליצירת תמונות.

המתזמן או הדוגם המשמשים להסרת רעש מהתמונה.

ברירת מחדל 0.5

שליטה ברעש התמונה שנוסף בסולם שבו 1.0 פירושו רעש מלא והגדרות הקרובות ל-0 פירושן רעש מינימלי. חל רק כאשר סופק image_url.

ברירת מחדל 30

קובע כמה שלבי יצירה Stable Diffusion מבצע; שלבים נוספים עשויים להניב תמונת פלט מפורטת יותר.

ברירת מחדל 7.5

עוצמת ההיצמדות להנחיה עבור בחירת תמונה, המבוטאת כ-CFG (Classifier Free Guidance).

ברירת מחדל 0

מדלג על חלק מיצירת התמונה כדי לעבד מהר יותר, ומפיק תוצאות מעט שונות.

ברירת מחדל 4096

הגדרת גודל כל אריח במהלך יצירת תמונה.

ברירת מחדל 4096

הגדרת גודל כל אריח במהלך יצירת תמונה.

ברירת מחדל 2048

הגדרת המרווח בין מיקומי אריחים עוקבים במהלך יצירת תמונה.

ברירת מחדל 2048

הגדרת המרווח בין מיקומי אריחים עוקבים במהלך יצירת תמונה.

ברירת מחדל 0

הגדרת Eta המשמשת בעת יצירת תמונות.

זרע לשחזור תמונות ב־Stable Diffusion. ניתן לשחזר תמונה בדיוק בכל הרצה באמצעות שמירה על גרסת המודל, ההנחיה והזרע ללא שינוי.

ברירת מחדל []

LoRA-ים שההשפעה המשולבת שלהם מפיקה את התמונה שנוצרת, ללא הגבלה על מספרם.

ברירת מחדל []

הטמעות המוחלות במהלך יצירת תמונה כדי למפות טוקנים של הנחיה למשקלי הטמעה. כרגע נתמכת הטמעה אחת בלבד.

ברירת מחדל []

רשתות בקרה המתוזמנות להחלה על התמונה בשלבי זמן שצוינו במהלך היצירה, ללא הגבלה על מספרן.

ברירת מחדל []

מתאמי IP המשמשים ליצירת תמונות. אספקת ערכים כלשהם מחייבת את image_encoder_path.

ברירת מחדל {"array":[],"method":...

עקיפת לוח זמנים של שלבי זמן להסרת רעש, שאינה יכולה לשמש יחד עם sigmas. ללא עקיפה — ברירת המחדל — המתזמן מחשב את שלבי הזמן מתוך num_inference_steps; אספקת לוח זמנים מותאם הופכת את num_inference_steps ללא רלוונטי. עקיפה מחייבת תמיכת המתזמן בארגומנט timesteps כדי להגדיר את set_timesteps.

ברירת מחדל {"array":[],"method":...

עקיפת לוח זמנים של סיגמאות להסרת רעש, שאינה יכולה לשמש יחד עם timesteps. ללא עקיפה — ברירת המחדל — המתזמן מחשב סיגמאות מתוך num_inference_steps; אספקת לוח זמנים מותאם הופכת את num_inference_steps ללא רלוונטי. עקיפה מחייבת תמיכת המתזמן בארגומנט sigmas כדי להגדיר את set_sigmas.

POST /run/lora/inpaint?wait=20 הצעת מחיר → ⁨‏0.184 ‏$⁩
# 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/lora/inpaint?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# 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"

הרצת הבקשה הזו

המפתח שלך נשאר בדפדפן הזה: הוא נשלח רק אל Doitong API ונשמר ב-localStorage רק אם מסמנים זכור. קבל מפתח API

מידע על Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint

עורך חלקים בתמונה באמצעות `image_url` ו-`mask_url` בשחור-לבן עם מודל Stable Diffusion המוגדר ב-`model_name`. `noise_strength` נע בין 0 ל-1. נתמכים LoRAs ממוזגים, הטמעות, ControlNets, מתאמי IP וכמה מתזמנים, עם שלבים מ-1 עד 150. הפלט הוא png או jpeg.

פרמטרים

שלח את השם הקנוני או את השם המקומי, לא את שניהם. שמות קנוניים

שםסוג ברירת מחדלמותר תיאור
model_nameחובה
סוגstring
מודל בסיס ליצירת התמונה, המזוהה באמצעות כתובת URL או מזהה HuggingFace.
unet_nameאופציונלי
סוגstring | null
בחירת U-Net מותאם אישית ליצירת תמונות; יש לספק את מזהה ה-HuggingFace שלו או את כתובת ה-URL שלו.
variantאופציונלי
סוגstring | null
בחירת גרסת מודל HuggingFace; 'fp16' היא דוגמה אחת.
promptחובה
סוגstring
תאר את התמונה שברצונך ליצור, בפירוט רב ככל האפשר לקבלת התוצאות הטובות ביותר.
negative_promptאופציונלי
סוגstring
ברירת מחדל
הנחיה שלילית המציינת פרטי תמונה לא רצויים. היא יכולה להחריג צבעים, אובייקטים, נוף או תכונות ואיכויות עדינות יותר, כגון שפם, טשטוש או רזולוציה נמוכה.
prompt_weightingאופציונלי
סוגboolean
ברירת מחדלfalse
מתג שקלול הנחיות: true מסיר את מגבלת 77 הטוקנים באמצעות מיצוע הטמעות ומפעיל תחביר שקלול.
image_urlאופציונלי image
סוגurl · image
כתובת URL של תמונת המקור ליצירת תמונה מתמונה או לצביעה מחדש.
mask_urlאופציונלי mask
סוגurl · image
כתובת URL של מסכת צביעה מחדש המפנה לתמונה בשחור-לבן.
noise_strengthאופציונלי
סוגnumber
ברירת מחדל0.5
≤ 1> 0
שליטה ברעש התמונה שנוסף בסולם שבו 1.0 פירושו רעש מלא והגדרות הקרובות ל-0 פירושן רעש מינימלי. חל רק כאשר סופק image_url.
lorasאופציונלי
סוגobject[]
ברירת מחדל[]
LoRA-ים שההשפעה המשולבת שלהם מפיקה את התמונה שנוצרת, ללא הגבלה על מספרם.
loras[].pathחובה
סוגstring
מיקום משקלי ה־LoRA, המצוין ככתובת URL או כנתיב.
loras[].scaleאופציונלי
סוגnumber
ברירת מחדל1
0 – 4
מכפיל המוחל על משקל ה־LoRA לפני מיזוגו במודל הבסיס.
embeddingsאופציונלי
סוגobject[]
ברירת מחדל[]
הטמעות המוחלות במהלך יצירת תמונה כדי למפות טוקנים של הנחיה למשקלי הטמעה. כרגע נתמכת הטמעה אחת בלבד.
embeddings[].pathחובה
סוגstring
משקלי embedding שצוינו באמצעות כתובת URL או נתיב קובץ.
embeddings[].tokensאופציונלי
סוגstring[]
טוקנים של הנחיה הממופים למשקלי הטמעה. השמטתם יוצרת טוקן אחד לכל וקטור בקובץ ההטמעה, בשם <s0>, <s1>, ...; השתמשו בטוקנים הממופים בהנחיות.
controlnetsאופציונלי
סוגobject[]
ברירת מחדל[]
רשתות בקרה המתוזמנות להחלה על התמונה בשלבי זמן שצוינו במהלך היצירה, ללא הגבלה על מספרן.
controlnets[].pathחובה
סוגstring
מיקום משקלי ControlNet, המצוין ככתובת URL או כנתיב.
controlnets[].config_urlאופציונלי
סוגstring | null
כתובת URL אופציונלית המצביעה על קובץ config.json של ControlNet.
controlnets[].variantאופציונלי
סוגstring | null
וריאנט אופציונלי לשימוש עם מפתח מאגר Hugging Face.
controlnets[].image_urlחובה
סוגurl · image
כתובת URL של תמונה שסופקה כקלט ל-ControlNet.
controlnets[].mask_urlאופציונלי
סוגurl · image
מסכת ControlNet, שחייבת להתאים בגודלה לתמונת הבקרה כאשר היא מסופקת; הרוחב והגובה חייבים להיות מתחלקים ב-32.
controlnets[].conditioning_scaleאופציונלי
סוגnumber
ברירת מחדל1
0 – 2
קנה המידה המוחל על משקלי ControlNet לפני מיזוגם במודל הבסיס.
controlnets[].start_percentageאופציונלי
סוגnumber
ברירת מחדל0
0 – 1
אחוז צעדי הזמן הכוללים שבו ControlNet מתחיל להשפיע על יצירת התמונה.
controlnets[].end_percentageאופציונלי
סוגnumber
ברירת מחדל1
0 – 1
אחוז צעדי הזמן הכוללים שבו ControlNet מפסיק להשפיע על יצירת התמונה.
controlnets[].ip_adapter_indexאופציונלי
סוגinteger | null
בחירת מתאם IP לפי אינדקס עבור ControlNet של InstantID; ב-ControlNet אחרים אין צורך בהגדרה זו.
controlnet_guess_modeאופציונלי
סוגboolean
ברירת מחדלfalse
מגביל את החלת ControlNet לחיזויים מותנים כאשר true.
ip_adapterאופציונלי
סוגobject[]
ברירת מחדל[]
מתאמי IP המשמשים ליצירת תמונות. אספקת ערכים כלשהם מחייבת את image_encoder_path.
ip_adapter[].ip_adapter_image_urlחובה
סוגurl · image
כתובת URL של תמונה שסופקה כקלט למתאם IP.
ip_adapter[].ip_adapter_mask_urlאופציונלי
סוגurl · image
מסכת מתאם IP, הכפופה למגבלת גודל כאשר היא מסופקת: הממדים שלה חייבים להיות זהים לאלה של תמונת המתאם.
ip_adapter[].pathחובה
סוגstring
מיקום משקלי מתאם IP, המצוין ככתובת URL או כנתיב.
ip_adapter[].model_subfolderאופציונלי
סוגstring | null
מיקום משקלי מתאם IP, המצוין כתיקיית משנה בתוך תיקיית המודל.
ip_adapter[].weight_nameאופציונלי
סוגstring | null
שם קובץ המשקלים.
ip_adapter[].insight_face_model_pathאופציונלי
סוגstring | null
מיקום משקלי מודל InsightFace, המצוין ככתובת URL או כנתיב.
ip_adapter[].scaleאופציונלי
סוגnumber
ברירת מחדל1
≥ 0
מקדם קנה מידה למשקלי מתאם IP, המוחל לפני מיזוגם במודל הבסיס.
ip_adapter[].scale_jsonאופציונלי
סוגobject | null
מקדם קנה מידה למשקלי מתאם IP, המוחל לפני מיזוגם במודל הבסיס.
ip_adapter[].unconditional_noising_factorאופציונלי
סוגnumber
ברירת מחדל0
0 – 1
מקדם השולט בהוספת רעש בלתי מותנה עבור מתאם IP.
ip_adapter[].image_projection_shortcutאופציונלי
סוגboolean
ברירת מחדלtrue
הגדרת קיצור להיטל תמונה, כאשר True היא ברירת המחדל. השתמשו ב-False עבור מודלי FaceID plus V1 וב-True עבור מודלי FaceID plus V2.
image_encoder_pathאופציונלי
סוגstring | null
מקודד תמונה המצוין באמצעות כתובת URL של HTTPS או מזהה Hugging Face, כאשר התאימות נקבעת לפי משקלי ה-IP-Adapter: SD1.5 משתמש ב-image_encoder_subfolder='models/image_encoder', ואילו h94/IP-Adapter SDXL משתמש ב-h94/IP-Adapter וב-image_encoder_subfolder='sdxl_models/image_encoder'. מקודד נדרש בכל פעם ש-ip_adapter מכיל ערך.
image_encoder_subfolderאופציונלי
סוגstring | null
תת-ספרייה בתוך image_encoder_path המכילה את משקלי מקודד התמונה.
image_encoder_weight_nameאופציונלי
סוגstring | null
ברירת מחדלpytorch_model.bin
בחירת משקלי מקודד התמונה לפי שם לשימוש ביצירת תמונות.
ic_light_model_urlאופציונלי
סוגstring | null
כתובת URL של מודל IC Light המשמש ליצירת תמונות.
ic_light_model_background_image_urlאופציונלי
סוגurl · image
רקע תואם למודל עבור יצירת תמונת IC Light, המסופק ככתובת URL של תמונה.
ic_light_image_urlאופציונלי
סוגurl · image
כתובת URL של תמונת הקלט ליצירה באמצעות מודל IC Light.
seedאופציונלי
סוגinteger | null
זרע לשחזור תמונות ב־Stable Diffusion. ניתן לשחזר תמונה בדיוק בכל הרצה באמצעות שמירה על גרסת המודל, ההנחיה והזרע ללא שינוי.
num_inference_stepsאופציונלי
סוגinteger
ברירת מחדל30
1 – 150
קובע כמה שלבי יצירה Stable Diffusion מבצע; שלבים נוספים עשויים להניב תמונת פלט מפורטת יותר.
guidance_scaleאופציונלי
סוגnumber
ברירת מחדל7.5
0 – 20
עוצמת ההיצמדות להנחיה עבור בחירת תמונה, המבוטאת כ-CFG (Classifier Free Guidance).
clip_skipאופציונלי
סוגinteger
ברירת מחדל0
0 – 2
מדלג על חלק מיצירת התמונה כדי לעבד מהר יותר, ומפיק תוצאות מעט שונות.
schedulerאופציונלי
סוגenum
DPM++ 2MDPM++ 2M KarrasDPM++ 2M SDEDPM++ 2M SDE KarrasEulerEuler AEuler (trailing timesteps)LCMLCM (trailing timesteps)DDIMTCD
המתזמן או הדוגם המשמשים להסרת רעש מהתמונה.
timestepsאופציונלי
סוגobject
ברירת מחדל{"array":[],"method":"default"}
עקיפת לוח זמנים של שלבי זמן להסרת רעש, שאינה יכולה לשמש יחד עם sigmas. ללא עקיפה — ברירת המחדל — המתזמן מחשב את שלבי הזמן מתוך num_inference_steps; אספקת לוח זמנים מותאם הופכת את num_inference_steps ללא רלוונטי. עקיפה מחייבת תמיכת המתזמן בארגומנט timesteps כדי להגדיר את set_timesteps.
timesteps.methodאופציונלי
סוגenum
ברירת מחדלdefault
defaultarray
בחירת אופן קביעת שלבי הזמן: 'default', הגדרת ברירת המחדל, מאפשרת למתזמן להשתמש ב-`num_inference_steps`. כדי לספק לוח זמנים בעצמכם, בחרו 'array' והציבו את לוח הזמנים בשדה `array`.
timesteps.arrayאופציונלי
סוגinteger[]
ברירת מחדל[]
לוח הזמנים של שלבי הזמן המוחל כאשר השיטה שנבחרה היא 'custom'.
sigmasאופציונלי
סוגobject
ברירת מחדל{"array":[],"method":"default"}
עקיפת לוח זמנים של סיגמאות להסרת רעש, שאינה יכולה לשמש יחד עם timesteps. ללא עקיפה — ברירת המחדל — המתזמן מחשב סיגמאות מתוך num_inference_steps; אספקת לוח זמנים מותאם הופכת את num_inference_steps ללא רלוונטי. עקיפה מחייבת תמיכת המתזמן בארגומנט sigmas כדי להגדיר את set_sigmas.
sigmas.methodאופציונלי
סוגenum
ברירת מחדלdefault
defaultarray
בחירת אופן קביעת הסיגמאות: 'default', הגדרת ברירת המחדל, משתמשת בערכי הסיגמאות של המתזמן עצמו. כדי לספק לוח זמנים של סיגמאות בעצמכם, בחרו 'custom' והציבו את לוח הזמנים בשדה `array`.
sigmas.arrayאופציונלי
סוגnumber[]
ברירת מחדל[]
לוח הזמנים של הסיגמאות המוחל כאשר השיטה שנבחרה היא 'custom'.
prediction_typeאופציונלי
סוגenum
ברירת מחדלepsilon
v_predictionepsilon
בחירת סוג החיזוי ליצירת תמונות; ללא בחירה אחרת, נעשה שימוש ב-`epsilon`.
rescale_betas_snr_zeroאופציונלי
סוגboolean
ברירת מחדלfalse
שולט אם הדוגם מפעיל את rescale_betas_snr_zero.
image_formatאופציונלי
סוגenum
ברירת מחדלpng
jpegpng
פורמט הקובץ של התמונה שהתקבלה.
num_imagesאופציונלי num_outputs
סוגinteger
ברירת מחדל1
1 – 8
הגדרת מספר התמונות שבקשה יחידה מפיקה, עם אפשרות לזמן יצירה ארוך יותר עבור אצווה גדולה יותר.
enable_safety_checkerאופציונלי
סוגboolean
ברירת מחדלfalse
הפעלת בודק הבטיחות; true מאפשר בדיקה.
tile_widthאופציונלי
סוגinteger
ברירת מחדל4096
128 – 4,096
הגדרת גודל כל אריח במהלך יצירת תמונה.
tile_heightאופציונלי
סוגinteger
ברירת מחדל4096
128 – 4,096
הגדרת גודל כל אריח במהלך יצירת תמונה.
tile_stride_widthאופציונלי
סוגinteger
ברירת מחדל2048
64 – 2,048
הגדרת המרווח בין מיקומי אריחים עוקבים במהלך יצירת תמונה.
tile_stride_heightאופציונלי
סוגinteger
ברירת מחדל2048
64 – 2,048
הגדרת המרווח בין מיקומי אריחים עוקבים במהלך יצירת תמונה.
etaאופציונלי
סוגnumber
ברירת מחדל0
0 – 1
הגדרת Eta המשמשת בעת יצירת תמונות.
debug_latentsאופציונלי
סוגboolean
ברירת מחדלfalse
שומר משתנים חבויים לצורכי ניפוי באגים כאשר true.
debug_per_pass_latentsאופציונלי
סוגboolean
ברירת מחדלfalse
הפעלת ניפוי באגים בכל מעבר באמצעות הגדרת ערך זה ל-true, השומרת את המשתנים החבויים מכל מעבר.
חובה שם קנוני, מתקבל גם הוא

פרמטרים של קבצים מקבלים URL ציבורי מסוג https://, כתובת URI מסוג data: בגודל של עד 10 MB, או את file_url של העלאה. קבצים

פלט

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "lora/inpaint",
  "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": 184,
    "usd": "0.184",
    "charged": 184,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "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
      }
    ],
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "debug_latents": {
      "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_per_pass_latents": {
      "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": "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"
  }
}
הקבצים שלכם, הבחירה שלכםכל outputs[].url הוא עותק באחסון שלנו: נשמר לצמיתות (בתשלום לפי GB-חודש) או למשך 7 ימים ללא תשלום, בהתאם להגדרת החשבון או ל־?storage=.
אותו מבנה בכל מודלtype, url, content_type, width, height ו-duration, עבור תמונות, וידאו ואודיו כאחד. output הוא אובייקט התוצאה של המודל עצמו.
שדות הפלט
images
array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}פרטי קובץ עבור התמונות שנוצרו.
seed
integerSeed ליצירת תמונה, כולל הערך שנבחר באקראי אם הקלט לא כלל Seed; אחרת, הוא חוזר על הערך שסופק.
has_nsfw_concepts
array of booleanמציין אם מושגים מסוג NSFW מופיעים בתמונות שנוצרו.
debug_latents
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullנתונים חבויים שנשמרו לצורכי ניפוי באגים.
debug_per_pass_latents
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullנתונים חבויים בכל מעבר שנשמרו לצורכי ניפוי באגים.

מודלים נוספים: עריכת תמונה

לסוכני AI: דף זה בפורמט Markdown נמצא בכתובת https://doitong.com/he/developers/models/lora/inpaint.md. כל המודלים והמדריכים: https://doitong.com/developers/llms.txt