Ugrás a tartalomhoz

Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint

Integráció

Modellazonosító 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"

Ez a kérés: ≈0,184 $ 184 API-jóváírás · ≈ 19,41 ₽ Futtatás ezen az oldalon

API-kulcs beszerzése
Open model Képszerkesztés Referencia-bemenetek #diffusion#lora#customization#fine-tuning

Kifestés választott Stable Diffusion alapmodellel és LoRA-kkal, fekete-fehér maszkkal vezérelve

Open model · Kép

Az első eredményed itt jelenik meg

Állíts össze egy kérést alább, majd futtasd az API-kulcsoddal. A kimeneteket a tárhelyünkre másoljuk, és örökre vagy 7 nap ideig ingyenesen őrizzük meg.

Kérés összeállítása

A vezérlők a modell sémájából jönnek létre. A kód és az ár a módosításokkal együtt frissül.

•kötelező

Írja le a generálni kívánt képet a lehető legrészletesebben a legjobb eredmény érdekében.

•kötelező

A kép generálásához használt alapmodell, URL vagy HuggingFace-azonosító alapján megadva.

num_images alapértelmezett: 1

Az egyetlen kérés által létrehozott képek száma; nagyobb köteg esetén több generálási idő áll rendelkezésre.

Speciális 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
alapértelmezett:

A nem kívánt képrészleteket meghatározó negatív prompt. Kizárhat színeket, tárgyakat, tájakat vagy finomabb jellemzőket és tulajdonságokat, például bajuszt, elmosódást vagy alacsony felbontást.

image_url
Húzz egy fájlt ide, vagy

Forráskép URL-je kép-a-képben generáláshoz vagy inpaintinghez.

mask_url
Húzz egy fájlt ide, vagy

Fekete-fehér képre mutató inpaintingmaszk-URL.

Húzz egy fájlt ide, vagy

Az IC Light képgenerálásához használt, a modellel kompatibilis háttér, kép URL-jeként megadva.

Húzz egy fájlt ide, vagy

Az IC Light modellel végzett generálás bemeneti képének URL-je.

prediction_type alapértelmezett: epsilon

A képgeneráláshoz használt predikciótípus kiválasztása; eltérő választás hiányában az `epsilon` értéket használja.

image_format alapértelmezett: png

A létrejövő kép fájlformátuma.

Egyéni U-Net kiválasztása képgeneráláshoz; adja meg a HuggingFace-azonosítóját vagy URL-jét.

HuggingFace-modellváltozat kiválasztása; az 'fp16' egy példa.

HTTPS URL-lel vagy Hugging Face-azonosítóval megadott képkódoló; a kompatibilitást az IP-Adapter súlyai határozzák meg: az SD1.5 az image_encoder_subfolder='models/image_encoder', a h94/IP-Adapter SDXL pedig a h94/IP-Adapter és image_encoder_subfolder='sdxl_models/image_encoder' értéket használja. Kódoló szükséges, ha az ip_adapter értéket tartalmaz.

Az image_encoder_path alatti alkönyvtár, amely a képkódoló súlyait tartalmazza.

alapértelmezett: pytorch_model.bin

A képkódoló súlyainak kiválasztása név alapján képgeneráláshoz.

Képgeneráláskor használt IC Light modell URL-je.

A kép zajtalanításához használt ütemező vagy mintavételező.

alapértelmezett: 0.5

A hozzáadott képzaj szabályozása: az 1.0 teljes zajt, a 0-hoz közeli értékek minimális zajt jelentenek. Ez csak megadott image_url esetén érvényes.

alapértelmezett: 30

A Stable Diffusion által végrehajtott generálási lépések számának szabályozása; a további lépések részletesebb végső képet eredményezhetnek.

alapértelmezett: 7.5

A kép kiválasztásának promptkövetési erőssége, CFG-ként (Classifier Free Guidance) megadva.

alapértelmezett: 0

A képgenerálás egy részét kihagyja a gyorsabb rendereléshez, ami kissé eltérő eredményeket ad.

alapértelmezett: 4096

Az egyes csempék mérete képgenerálás közben.

alapértelmezett: 4096

Az egyes csempék mérete képgenerálás közben.

alapértelmezett: 2048

Az egymást követő csemp pozíciók közötti távolság képgenerálás közben.

alapértelmezett: 2048

Az egymást követő csemp pozíciók közötti távolság képgenerálás közben.

alapértelmezett: 0

Képgeneráláskor használt Eta-beállítás.

A Stable Diffusion képeinek reprodukálására szolgáló seed. A kép minden futtatáskor pontosan reprodukálható, ha a modell verziója, a prompt és a seed változatlan marad.

alapértelmezett: []

Azok a LoRA-k, amelyek együttes hatása létrehozza a generált képet; a megadható LoRA-k száma nincs korlátozva.

alapértelmezett: []

A képgenerálás során alkalmazott embeddingek, amelyek a prompt tokenjeit embedding-súlyokhoz rendelik. Jelenleg csak egy embedding támogatott.

alapértelmezett: []

A generálás során a megadott időlépéseknél a képre alkalmazandó Control netek; a megadható elemek száma nincs korlátozva.

alapértelmezett: []

Képgeneráláshoz használt IP-adapterek. Bármely elem megadása esetén szükséges az image_encoder_path.

alapértelmezett: {"array":[],"method":...

A zajtalanítási időlépések felülírása, a sigmas értékkel kölcsönösen kizárják egymást. Felülírás nélkül — ez az alapértelmezett működés — az ütemező a num_inference_steps alapján számítja az időlépéseket; egyéni ütemezés megadásakor a num_inference_steps hatástalan. A felülíráshoz az ütemezőnek támogatnia kell a timesteps argumentumot a set_timesteps hívásban.

alapértelmezett: {"array":[],"method":...

A zajtalanítási sigma-ütemezés felülírása, a timesteps értékkel kölcsönösen kizárják egymást. Felülírás nélkül — ez az alapértelmezett működés — az ütemező a num_inference_steps alapján számítja a sigmákat; egyéni ütemezés megadásakor a num_inference_steps hatástalan. A felülíráshoz az ütemezőnek támogatnia kell a sigmas argumentumot a set_sigmas hívásban.

POST /run/lora/inpaint?wait=20 ár → 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"

Kérés futtatása

A kulcsod ebben a böngészőben marad: csak a Doitong API-nak küldjük el, és csak akkor mentjük a localStorage-ba, ha bejelölöd az Emlékezz rám lehetőséget. API-kulcs igénylése

A(z) Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint bemutatása

Az `image_url` és egy fekete-fehér `mask_url` használatával szerkeszti a kép részeit a `model_name` értékében beállított Stable Diffusion modellel. A `noise_strength` értéke 0–1. Támogatja az összevont LoRA-kat, embeddingeket, ControlNeteket, IP-adaptereket és több schedulert, 1–150 lépés között. A kimenet png vagy jpeg.

Paraméterek

Küldd el a kanonikus nevet vagy a natív nevet, de ne mindkettőt. Kanonikus nevek

NévTípus AlapértelmezettEngedélyezett Leírás
model_namekötelező
Típusstring
A kép generálásához használt alapmodell, URL vagy HuggingFace-azonosító alapján megadva.
unet_namenem kötelező
Típusstring | null
Egyéni U-Net kiválasztása képgeneráláshoz; adja meg a HuggingFace-azonosítóját vagy URL-jét.
variantnem kötelező
Típusstring | null
HuggingFace-modellváltozat kiválasztása; az 'fp16' egy példa.
promptkötelező
Típusstring
Írja le a generálni kívánt képet a lehető legrészletesebben a legjobb eredmény érdekében.
negative_promptnem kötelező
Típusstring
Alapértelmezett
A nem kívánt képrészleteket meghatározó negatív prompt. Kizárhat színeket, tárgyakat, tájakat vagy finomabb jellemzőket és tulajdonságokat, például bajuszt, elmosódást vagy alacsony felbontást.
prompt_weightingnem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezettfalse
Prompt-súlyozási kapcsoló: a true eltávolítja a 77 tokenes korlátot embedding-átlagolással, és engedélyezi a súlyozási szintaxist.
image_urlnem kötelező image
Típusurl · image
Forráskép URL-je kép-a-képben generáláshoz vagy inpaintinghez.
mask_urlnem kötelező mask
Típusurl · image
Fekete-fehér képre mutató inpaintingmaszk-URL.
noise_strengthnem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett0.5
≤ 1> 0
A hozzáadott képzaj szabályozása: az 1.0 teljes zajt, a 0-hoz közeli értékek minimális zajt jelentenek. Ez csak megadott image_url esetén érvényes.
lorasnem kötelező
Típusobject[]
Alapértelmezett[]
Azok a LoRA-k, amelyek együttes hatása létrehozza a generált képet; a megadható LoRA-k száma nincs korlátozva.
loras[].pathkötelező
Típusstring
A LoRA-súlyok helye URL-ként vagy elérési útként megadva.
loras[].scalenem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett1
0 – 4
A LoRA súlyára alkalmazott szorzó az alapmodellbe való egyesítés előtt.
embeddingsnem kötelező
Típusobject[]
Alapértelmezett[]
A képgenerálás során alkalmazott embeddingek, amelyek a prompt tokenjeit embedding-súlyokhoz rendelik. Jelenleg csak egy embedding támogatott.
embeddings[].pathkötelező
Típusstring
URL vagy fájlútvonal által megadott beágyazási súlyok.
embeddings[].tokensnem kötelező
Típusstring[]
Embedding-súlyokhoz rendelt prompt-tokenek. Megadásuk nélkül minden embedding-fájlvektorhoz egy token jön létre, ezek neve <s0>, <s1>, ...; a hozzárendelt tokeneket használd a promptokban.
controlnetsnem kötelező
Típusobject[]
Alapértelmezett[]
A generálás során a megadott időlépéseknél a képre alkalmazandó Control netek; a megadható elemek száma nincs korlátozva.
controlnets[].pathkötelező
Típusstring
A ControlNet súlyainak helye URL-ként vagy elérési útként.
controlnets[].config_urlnem kötelező
Típusstring | null
Opcionális URL, amely a ControlNet config.json fájljára mutat.
controlnets[].variantnem kötelező
Típusstring | null
Opcionális változat Hugging Face-repozitóriumkulccsal való használathoz.
controlnets[].image_urlkötelező
Típusurl · image
A ControlNet bemeneteként megadott kép URL-je.
controlnets[].mask_urlnem kötelező
Típusurl · image
ControlNet-maszk, amelynek megadásakor méretben egyeznie kell a vezérlőképpel; a szélességnek és a magasságnak is oszthatónak kell lennie 32-vel.
controlnets[].conditioning_scalenem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett1
0 – 2
A ControlNet súlyaira alkalmazott skálázás, mielőtt összeolvadnak az alapmodellel.
controlnets[].start_percentagenem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett0
0 – 1
A teljes időlépésszám azon százaléka, amelynél a ControlNet hatást kezd gyakorolni a képgenerálásra.
controlnets[].end_percentagenem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett1
0 – 1
A teljes időlépésszám azon százaléka, amelynél a ControlNet abbahagyja a képgenerálás befolyásolását.
controlnets[].ip_adapter_indexnem kötelező
Típusinteger | null
IP-adapter kiválasztása index alapján InstantID ControlNet esetén; más ControlNeteknél erre nincs szükség.
controlnet_guess_modenem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezettfalse
true esetén a ControlNet alkalmazását a feltételes predikciókra korlátozza.
ip_adapternem kötelező
Típusobject[]
Alapértelmezett[]
Képgeneráláshoz használt IP-adapterek. Bármely elem megadása esetén szükséges az image_encoder_path.
ip_adapter[].ip_adapter_image_urlkötelező
Típusurl · image
Az IP-adapter bemeneteként megadott kép URL-je.
ip_adapter[].ip_adapter_mask_urlnem kötelező
Típusurl · image
IP-adapter-maszk; megadásakor méretkorlátozás érvényes: méreteinek meg kell egyezniük az adapterkép méreteivel.
ip_adapter[].pathkötelező
Típusstring
Az IP-adapter súlyainak helye URL-ként vagy elérési útként megadva.
ip_adapter[].model_subfoldernem kötelező
Típusstring | null
Az IP-adapter súlyainak helye a modellkönyvtáron belüli alkönyvtárként megadva.
ip_adapter[].weight_namenem kötelező
Típusstring | null
A súlyok fájlneve.
ip_adapter[].insight_face_model_pathnem kötelező
Típusstring | null
Az InsightFace modell súlyainak helye URL-ként vagy elérési útként megadva.
ip_adapter[].scalenem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett1
≥ 0
Az IP-adapter súlyainak skálázási tényezője, amelyet a bázismodellbe való egyesítésük előtt alkalmaz.
ip_adapter[].scale_jsonnem kötelező
Típusobject | null
Az IP-adapter súlyainak skálázási tényezője, amelyet a bázismodellbe való egyesítésük előtt alkalmaz.
ip_adapter[].unconditional_noising_factornem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett0
0 – 1
Az IP-adapter feltétel nélküli zajosítását vezérlő tényező.
ip_adapter[].image_projection_shortcutnem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezetttrue
Képvetítési parancsikon beállítása, alapértelmezés szerint True. FaceID plus V1 modellekhez False, FaceID plus V2 modellekhez True értéket használj.
image_encoder_pathnem kötelező
Típusstring | null
HTTPS URL-lel vagy Hugging Face-azonosítóval megadott képkódoló; a kompatibilitást az IP-Adapter súlyai határozzák meg: az SD1.5 az image_encoder_subfolder='models/image_encoder', a h94/IP-Adapter SDXL pedig a h94/IP-Adapter és image_encoder_subfolder='sdxl_models/image_encoder' értéket használja. Kódoló szükséges, ha az ip_adapter értéket tartalmaz.
image_encoder_subfoldernem kötelező
Típusstring | null
Az image_encoder_path alatti alkönyvtár, amely a képkódoló súlyait tartalmazza.
image_encoder_weight_namenem kötelező
Típusstring | null
Alapértelmezettpytorch_model.bin
A képkódoló súlyainak kiválasztása név alapján képgeneráláshoz.
ic_light_model_urlnem kötelező
Típusstring | null
Képgeneráláskor használt IC Light modell URL-je.
ic_light_model_background_image_urlnem kötelező
Típusurl · image
Az IC Light képgenerálásához használt, a modellel kompatibilis háttér, kép URL-jeként megadva.
ic_light_image_urlnem kötelező
Típusurl · image
Az IC Light modellel végzett generálás bemeneti képének URL-je.
seednem kötelező
Típusinteger | null
A Stable Diffusion képeinek reprodukálására szolgáló seed. A kép minden futtatáskor pontosan reprodukálható, ha a modell verziója, a prompt és a seed változatlan marad.
num_inference_stepsnem kötelező
Típusinteger
Alapértelmezett30
1 – 150
A Stable Diffusion által végrehajtott generálási lépések számának szabályozása; a további lépések részletesebb végső képet eredményezhetnek.
guidance_scalenem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett7.5
0 – 20
A kép kiválasztásának promptkövetési erőssége, CFG-ként (Classifier Free Guidance) megadva.
clip_skipnem kötelező
Típusinteger
Alapértelmezett0
0 – 2
A képgenerálás egy részét kihagyja a gyorsabb rendereléshez, ami kissé eltérő eredményeket ad.
schedulernem kötelező
Típusenum
DPM++ 2MDPM++ 2M KarrasDPM++ 2M SDEDPM++ 2M SDE KarrasEulerEuler AEuler (trailing timesteps)LCMLCM (trailing timesteps)DDIMTCD
A kép zajtalanításához használt ütemező vagy mintavételező.
timestepsnem kötelező
Típusobject
Alapértelmezett{"array":[],"method":"default"}
A zajtalanítási időlépések felülírása, a sigmas értékkel kölcsönösen kizárják egymást. Felülírás nélkül — ez az alapértelmezett működés — az ütemező a num_inference_steps alapján számítja az időlépéseket; egyéni ütemezés megadásakor a num_inference_steps hatástalan. A felülíráshoz az ütemezőnek támogatnia kell a timesteps argumentumot a set_timesteps hívásban.
timesteps.methodnem kötelező
Típusenum
Alapértelmezettdefault
defaultarray
Az időlépések meghatározásának módja: a 'default', vagyis az alapértelmezett beállítás lehetővé teszi, hogy az ütemező a `num_inference_steps` értéket használja. Saját időlépés-ütemezés megadásához válaszd az 'array' értéket, és helyezd az ütemezést az `array` mezőbe.
timesteps.arraynem kötelező
Típusinteger[]
Alapértelmezett[]
A kiválasztott módszer 'custom' értéke esetén alkalmazott időlépés-ütemezés.
sigmasnem kötelező
Típusobject
Alapértelmezett{"array":[],"method":"default"}
A zajtalanítási sigma-ütemezés felülírása, a timesteps értékkel kölcsönösen kizárják egymást. Felülírás nélkül — ez az alapértelmezett működés — az ütemező a num_inference_steps alapján számítja a sigmákat; egyéni ütemezés megadásakor a num_inference_steps hatástalan. A felülíráshoz az ütemezőnek támogatnia kell a sigmas argumentumot a set_sigmas hívásban.
sigmas.methodnem kötelező
Típusenum
Alapértelmezettdefault
defaultarray
A sigmák meghatározásának módja: a 'default', vagyis az alapértelmezett beállítás az ütemező saját sigmaértékeit használja. Saját sigma-ütemezés megadásához válaszd a 'custom' értéket, és helyezd az ütemezést az `array` mezőbe.
sigmas.arraynem kötelező
Típusnumber[]
Alapértelmezett[]
A kiválasztott módszer 'custom' értéke esetén alkalmazott sigma-ütemezés.
prediction_typenem kötelező
Típusenum
Alapértelmezettepsilon
v_predictionepsilon
A képgeneráláshoz használt predikciótípus kiválasztása; eltérő választás hiányában az `epsilon` értéket használja.
rescale_betas_snr_zeronem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezettfalse
Azt szabályozza, hogy a mintavételező engedélyezze-e a rescale_betas_snr_zero beállítást.
image_formatnem kötelező
Típusenum
Alapértelmezettpng
jpegpng
A létrejövő kép fájlformátuma.
num_imagesnem kötelező num_outputs
Típusinteger
Alapértelmezett1
1 – 8
Az egyetlen kérés által létrehozott képek száma; nagyobb köteg esetén több generálási idő áll rendelkezésre.
enable_safety_checkernem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezettfalse
A biztonsági ellenőrző aktiválása; a true engedélyezi az ellenőrzést.
tile_widthnem kötelező
Típusinteger
Alapértelmezett4096
128 – 4096
Az egyes csempék mérete képgenerálás közben.
tile_heightnem kötelező
Típusinteger
Alapértelmezett4096
128 – 4096
Az egyes csempék mérete képgenerálás közben.
tile_stride_widthnem kötelező
Típusinteger
Alapértelmezett2048
64 – 2048
Az egymást követő csemp pozíciók közötti távolság képgenerálás közben.
tile_stride_heightnem kötelező
Típusinteger
Alapértelmezett2048
64 – 2048
Az egymást követő csemp pozíciók közötti távolság képgenerálás közben.
etanem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett0
0 – 1
Képgeneráláskor használt Eta-beállítás.
debug_latentsnem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezettfalse
true esetén hibakeresés céljából menti a látens adatokat.
debug_per_pass_latentsnem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezettfalse
A körönkénti hibakeresés engedélyezéséhez állítsd true értékre; ez minden kör látens adatait menti.
kötelező Kanonikus név, szintén elfogadva

A fájlparaméterek nyilvános https:// URL-t, legfeljebb 10 MB-os data: URI-t vagy egy feltöltés file_url értékét fogadják el. Fájlok

Kimenet

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"
  }
}
Az Ön fájljai, az Ön döntéseMinden outputs[].url a tárhelyünkön lévő másolat: örökre megőrizve (GB-hónaponként fizetve) vagy 7 nap ideig ingyenesen, a fiókbeállításod vagy a ?storage= alapján.
Azonos struktúra minden modellentype, url, content_type, width, height és duration képekhez, videókhoz és hanganyagokhoz egyaránt. Az output a modell saját eredményobjektuma.
A kimenet mezői
images
array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}A generált képek fájlinformációi.
seed
integerA képgenerálás seedje, beleértve a véletlenszerűen választott értéket, ha a bemenet nem tartalmazott seedet; egyébként a megadott értéket ismétli.
has_nsfw_concepts
array of booleanJelzi, hogy megjelennek-e NSFW-fogalmak a generált képeken.
debug_latents
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullHibakereséshez tárolt látens adatok.
debug_per_pass_latents
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullHibakereséshez tárolt, körönkénti látens adatok.

További modellek: Képszerkesztés

AI-ügynököknek: ez az oldal Markdown formátumban itt található: https://doitong.com/hu/developers/models/lora/inpaint.md. Minden modell és útmutató: https://doitong.com/developers/llms.txt