Stable Diffusion V3 · Image to Image

इंटीग्रेट करें

मॉडल id stable-diffusion-v3-medium/image-to-image

# 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/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image?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",
    "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"

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/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }),
});
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 + ")");

import os
import requests

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

payload = {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image", 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"])

# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/hi/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
  "model_id": "stable-diffusion-v3-medium/image-to-image",
  "input": {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }
}

Stable Diffusion V3 · Image to Image मॉडल (stable-diffusion-v3-medium/image-to-image) को Doitong API के ज़रिए कॉल करें। एजेंट के लिए दस्तावेज़: https://doitong.com/hi/developers/models/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image.md

POST https://api.doitong.ru/v1/run/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}

यदि रिस्पॉन्स स्टेटस "queued" या "running" है, तो GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 को तब तक पोल करें जब तक यह "succeeded" न हो जाए; फ़ाइलें outputs[].url में हैं। उसी बॉडी के साथ POST https://api.doitong.ru/v1/quote/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image चलाने से रन से पहले सटीक कीमत मिलती है।

यह अनुरोध: $0.035 35 API क्रेडिट · ≈ ₽3.66 इसे इस पेज पर चलाएँ

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Stability AI इमेज एडिटिंग #diffusion#editing#style

Stable Diffusion 3 Medium इमेज-टू-इमेज, जो प्रॉम्प्ट और स्ट्रेंथ का उपयोग करके स्रोत चित्र की शैली बदलता है

OpenAPI Markdown

Stability AI · इमेज

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नीचे एक अनुरोध बनाएँ और उसे अपनी API कुंजी से चलाएँ। आउटपुट हमारे स्टोरेज में कॉपी किए जाते हैं और हमेशा के लिए या 7 दिन तक मुफ़्त में रखे जाते हैं।

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प्रति इमेज 35 API क्रेडिट · ≈ ₽3.66

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केवल सफलता पर शुल्क लिया जाता है; विफलता पर अपने-आप रिफंड किया जाता है।

num_outputs डिफ़ॉल्ट 1

प्रत्येक जनरेट की गई इमेज पर शुल्क लिया जाता है।

कोटेशन एंडपॉइंट: POST /quote/{id}

अनुरोध बनाएँ

कंट्रोल मॉडल स्कीमा से जनरेट होते हैं। इन्हें बदलने पर कोड और कीमत अपडेट होती है।

prompt •आवश्यक

इमेज निर्माण का मार्गदर्शन करने वाला प्रॉम्प्ट।

image •आवश्यक image_url

फ़ाइल ड्रॉप करें, या

इमेज निर्माण के लिए स्रोत इमेज URL।

image_size

इमेज निर्माण के लिए आउटपुट आयामों का ओवरराइड। इसे निर्दिष्ट न करने पर कंडीशनिंग इमेज का आकार बरकरार रहता है।

num_outputs num_images डिफ़ॉल्ट 1

निर्माण के लिए अनुरोधित इमेज की संख्या।

उन्नत negative_prompt · num_inference_steps · guidance_scale · strength · seed · prompt_expansion · enable_safety_checker

negative_prompt डिफ़ॉल्ट

इमेज निर्माण के दौरान उपयोग किया गया नेगेटिव प्रॉम्प्ट।

num_inference_steps डिफ़ॉल्ट 28

चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।

guidance_scale डिफ़ॉल्ट 5

इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।

strength डिफ़ॉल्ट 0.9

इमेज-टू-इमेज प्रोसेसिंग की रूपांतरण तीव्रता।

seed

Stable Diffusion में इमेज पुनरुत्पादन के लिए seed। मॉडल संस्करण, प्रॉम्प्ट और seed अपरिवर्तित रखकर हर रन में इमेज को बिल्कुल पुनरुत्पादित किया जा सकता है।

POST /run/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image?wait=20 कोटेशन → $0.035

# 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/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image?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",
    "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"

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/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }),
});
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 + ")");

import os
import requests

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

payload = {
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/stable-diffusion-v3-medium/image-to-image", 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"])

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "stable-diffusion-v3-medium/image-to-image",
      "input": {
        "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

यह अनुरोध चलाएँ

API कुंजी

आपकी key इसी ब्राउज़र में रहती है: इसे केवल Doitong API को भेजा जाता है और केवल तभी (localStorage) में सेव किया जाता है जब आप Remember चुनते हैं। इस ब्राउज़र में याद रखें API कुंजी प्राप्त करें

Stable Diffusion V3 · Image to Image के बारे में

`image_url` और `prompt` से शुरू करके `num_images` के माध्यम से अधिकतम 4 वेरिएशन बनाता है। `strength` (0.01 से 1, डिफ़ॉल्ट 0.9) नियंत्रित करता है कि स्रोत में कितना बदलाव किया जाए। जब `image_size` सेट नहीं होता, तो आउटपुट इनपुट इमेज के आकार का अनुसरण करता है। यह `negative_prompt`, `prompt_expansion` और 1 से 50 इन्फ़रेंस चरणों का भी समर्थन करता है।

पैरामीटर

कैनोनिकल नाम या नेटिव नाम में से कोई एक भेजें, दोनों नहीं। कैनोनिकल नाम

नामप्रकार डिफ़ॉल्टअनुमत विवरण

image_urlआवश्यक image

प्रकारurl · image

इमेज निर्माण के लिए स्रोत इमेज URL।

promptआवश्यक

प्रकारstring

इमेज निर्माण का मार्गदर्शन करने वाला प्रॉम्प्ट।

negative_promptवैकल्पिक

प्रकारstring

डिफ़ॉल्ट

इमेज निर्माण के दौरान उपयोग किया गया नेगेटिव प्रॉम्प्ट।

prompt_expansionवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टfalse

सक्षम होने पर अधिक विवरण जोड़ने वाला प्रॉम्प्ट अपसैंपलिंग।

image_sizeवैकल्पिक

प्रकारobject

square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9

num_inference_stepsवैकल्पिक

प्रकारinteger

डिफ़ॉल्ट28

1 – 50

चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।

seedवैकल्पिक

प्रकारinteger | null

guidance_scaleवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट5

0 – 20

इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।

num_imagesवैकल्पिक num_outputs

प्रकारinteger

डिफ़ॉल्ट1

1 – 4

निर्माण के लिए अनुरोधित इमेज की संख्या।

enable_safety_checkerवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टtrue

सुरक्षा जाँच, जो असुरक्षित चिह्नित इमेज के स्थान पर काली इमेज लौटाती है। true मान जाँच सक्षम करता है; false इसे केवल अधिकृत खातों के लिए अक्षम करता है, जबकि बिना प्राधिकरण वाले अनुरोधों की जाँच हमेशा की जाती है।

strengthवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट0.9

0.01 – 1

इमेज-टू-इमेज प्रोसेसिंग की रूपांतरण तीव्रता।

आवश्यक कैनोनिकल नाम, यह भी स्वीकार्य है

फ़ाइल पैरामीटर में सार्वजनिक https:// URL, 10 MB तक का data: URI, या अपलोड का file_url लिया जाता है। फ़ाइलें

आउटपुट

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "stable-diffusion-v3-medium/image-to-image",
  "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": 35,
    "usd": "0.035",
    "charged": 35,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string",
    "num_images": 1
  },
  "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"
  }
}

आपकी फ़ाइलें, आपकी पसंदहर outputs[].url हमारे स्टोरेज में एक कॉपी है: हमेशा के लिए (प्रति GB-माह भुगतान) या 7 दिन तक मुफ़्त में, आपके अकाउंट की सेटिंग या ?storage= के अनुसार।

हर मॉडल पर एक जैसा आकारइमेज, वीडियो और ऑडियो सभी के लिए type, url, content_type, width, height और duration। output मॉडल का अपना परिणाम ऑब्जेक्ट है।

आउटपुट के फ़ील्ड

images: array of object {url, width, height, content_type}निर्मित इमेज की फ़ाइल जानकारी।
timings: object
seed: integerइमेज-निर्माण seed, जिसमें इनपुट में seed न दिए जाने पर यादृच्छिक रूप से चुना गया मान शामिल है; अन्यथा, यह दिए गए मान को दोहराता है।
has_nsfw_concepts: array of booleanबताता है कि बनाई गई इमेज में NSFW अवधारणाएँ दिखाई देती हैं या नहीं।
prompt: stringइमेज निर्माण के दौरान उपयोग किया गया प्रॉम्प्ट।
num_images: integerनिर्मित इमेज की संख्या।