# Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint API

> Inpainting dengan model dasar Stable Diffusion pilihan dan LoRA, dipandu oleh mask hitam-putih

Mengedit bagian gambar menggunakan `image_url` dan `mask_url` hitam-putih dengan model Stable Diffusion yang ditentukan dalam `model_name`. `noise_strength` berkisar dari 0 hingga 1. Mendukung LoRA gabungan, embedding, ControlNet, adaptor IP, dan beberapa scheduler, dengan jumlah langkah dari 1 hingga 150. Output berupa png atau jpeg.

- Model id: `lora/inpaint`
- Made by: Open model
- Category: Image Editing
- Output: image
- Estimated price per run: $0.184 / image (cheapest run $0.184 (184 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.ru/v1/run/lora/inpaint`
- Quote: `POST https://api.doitong.ru/v1/quote/lora/inpaint`
- Docs page: https://doitong.com/id/developers/models/lora/inpaint

## Pricing

Price: **$0.184 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_images`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.184 = 184 API credits (1 image × 184 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/lora/inpaint` 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

Send either the canonical name or the native field name (not both). Canonical names are the same across models.

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `model_name` |  | string | yes |  |  | Model dasar untuk menghasilkan gambar, diidentifikasi melalui URL atau ID HuggingFace. |
| `unet_name` |  | string \| null | no |  |  | Pemilihan U-Net kustom untuk membuat gambar; berikan HuggingFace ID atau URL-nya. |
| `variant` |  | string \| null | no |  |  | Pemilihan varian model HuggingFace; 'fp16' adalah salah satu contohnya. |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Jelaskan gambar yang ingin dibuat sedetail mungkin untuk memperoleh hasil terbaik. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Negative prompt yang menentukan detail gambar yang tidak diinginkan. Prompt ini dapat mengecualikan warna, objek, pemandangan, atau fitur dan kualitas yang lebih halus, seperti kumis, buram, atau resolusi rendah. |
| `prompt_weighting` |  | boolean | no | `false` |  | Sakelar pembobotan prompt: true menghapus batas 77 token melalui perataan embedding dan mengaktifkan sintaks pembobotan. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) \| null | no |  |  | URL gambar sumber untuk pembuatan image-to-image atau inpainting. |
| `mask_url` | `mask` | string (image URL) \| null | no |  |  | URL masker inpainting yang mengarah ke gambar hitam-putih. |
| `noise_strength` |  | number | no | `0.5` | ≤ 1, > 0 | Mengontrol noise gambar yang ditambahkan pada skala yang 1.0 berarti noise penuh dan pengaturan mendekati 0 berarti noise minimal. Ini hanya berlaku jika image_url diberikan. |
| `loras` |  | array of object {path, scale} | no | `[]` |  | LoRA yang efek gabungannya menghasilkan gambar yang dibuat, tanpa batas jumlah yang dapat diberikan. |
| `loras[].path` |  | string | yes |  |  | Lokasi bobot LoRA, yang ditentukan sebagai URL atau path. |
| `loras[].scale` |  | number | no | `1` | 0 – 4 | Pengali yang diterapkan pada bobot LoRA sebelum digabungkan ke model dasar. |
| `embeddings` |  | array of object {path, tokens} | no | `[]` |  | Embedding yang diterapkan selama pembuatan gambar untuk memetakan token prompt ke bobot embedding. Saat ini, hanya satu embedding yang didukung. |
| `embeddings[].path` |  | string | yes |  |  | Bobot embedding yang ditentukan melalui URL atau path file. |
| `embeddings[].tokens` |  | array of string \| null | no |  |  | Token prompt yang dipetakan ke bobot embedding. Jika dihilangkan, satu token dibuat untuk setiap vektor file embedding, dengan nama <s0>, <s1>, ...; gunakan token yang dipetakan dalam prompt Anda. |
| `controlnets` |  | array of object {path, config_url, variant, image_url, mask_url, conditioning_scale, start_percentage, end_percentage, ip_adapter_index} | no | `[]` |  | Control net yang dijadwalkan untuk diterapkan pada gambar pada timestep tertentu selama pembuatan, tanpa batas jumlah yang dapat Anda berikan. |
| `controlnets[].path` |  | string | yes |  |  | Lokasi bobot ControlNet, ditentukan sebagai URL atau path. |
| `controlnets[].config_url` |  | string \| null | no |  |  | URL opsional yang mengarah ke file config.json milik ControlNet. |
| `controlnets[].variant` |  | string \| null | no |  |  | Varian opsional untuk digunakan dengan kunci repositori Hugging Face. |
| `controlnets[].image_url` |  | string (image URL) | yes |  |  | URL gambar yang diberikan sebagai input ControlNet. |
| `controlnets[].mask_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | Masker ControlNet, yang harus memiliki ukuran sama dengan gambar kontrol jika diberikan; lebar dan tinggi masing-masing harus habis dibagi 32. |
| `controlnets[].conditioning_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 2 | Penskalaan yang diterapkan pada bobot ControlNet sebelum digabungkan ke model dasar. |
| `controlnets[].start_percentage` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Persentase dari total timestep saat ControlNet mulai memengaruhi pembuatan gambar. |
| `controlnets[].end_percentage` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Persentase dari total timestep saat ControlNet berhenti memengaruhi pembuatan gambar. |
| `controlnets[].ip_adapter_index` |  | integer \| null | no |  |  | Pemilihan IP adapter berdasarkan indeks untuk ControlNet InstantID; ControlNet lain tidak memerlukan pengaturan ini. |
| `controlnet_guess_mode` |  | boolean | no | `false` |  | Membatasi penerapan ControlNet pada prediksi kondisional jika bernilai true. |
| `ip_adapter` |  | array of object {ip_adapter_image_url, ip_adapter_mask_url, path, model_subfolder, weight_name, insight_face_model_path, scale, scale_json, unconditional_noising_factor, image_projection_shortcut} | no | `[]` |  | IP adapter yang digunakan untuk membuat gambar. Memberikan entri apa pun memerlukan image_encoder_path. |
| `ip_adapter[].ip_adapter_image_url` |  | string (image URL) \| array of image URL | yes |  |  | URL gambar yang diberikan sebagai input IP adapter. |
| `ip_adapter[].ip_adapter_mask_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | Masker IP adapter, yang memiliki batasan ukuran jika diberikan: dimensinya harus sama dengan gambar adapter. |
| `ip_adapter[].path` |  | string | yes |  |  | Lokasi bobot IP adapter, yang ditentukan sebagai URL atau path. |
| `ip_adapter[].model_subfolder` |  | string \| null | no |  |  | Lokasi bobot IP adapter, yang ditentukan sebagai subfolder di dalam direktori model. |
| `ip_adapter[].weight_name` |  | string \| null | no |  |  | Nama file bobot. |
| `ip_adapter[].insight_face_model_path` |  | string \| null | no |  |  | Lokasi bobot model InsightFace, yang ditentukan sebagai URL atau path. |
| `ip_adapter[].scale` |  | number | no | `1` | ≥ 0 | Faktor skala untuk bobot IP adapter, yang diterapkan sebelum digabungkan ke dalam model dasar. |
| `ip_adapter[].scale_json` |  | object \| null | no |  |  | Faktor skala untuk bobot IP adapter, yang diterapkan sebelum digabungkan ke dalam model dasar. |
| `ip_adapter[].unconditional_noising_factor` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Faktor yang mengontrol penambahan noise tanpa syarat untuk IP adapter. |
| `ip_adapter[].image_projection_shortcut` |  | boolean | no | `true` |  | Pengaturan pintasan proyeksi gambar, dengan True sebagai bawaan. Gunakan False untuk model FaceID plus V1 dan True untuk model FaceID plus V2. |
| `image_encoder_path` |  | string \| null | no |  |  | Encoder gambar yang ditentukan oleh URL HTTPS atau ID Hugging Face, dengan kompatibilitas yang ditentukan oleh bobot IP-Adapter: SD1.5 menggunakan image_encoder_subfolder='models/image_encoder', sedangkan h94/IP-Adapter SDXL menggunakan h94/IP-Adapter dan image_encoder_subfolder='sdxl_models/image_encoder'. Encoder diperlukan setiap kali ip_adapter berisi nilai. |
| `image_encoder_subfolder` |  | string \| null | no |  |  | Subdirektori di dalam image_encoder_path yang menyimpan bobot encoder gambar. |
| `image_encoder_weight_name` |  | string \| null | no | `pytorch_model.bin` |  | Pilih bobot encoder gambar berdasarkan nama untuk digunakan dalam pembuatan gambar. |
| `ic_light_model_url` |  | string \| null | no |  |  | URL model IC Light yang digunakan saat membuat gambar. |
| `ic_light_model_background_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | Latar belakang yang kompatibel dengan model untuk pembuatan gambar IC Light, yang diberikan sebagai URL gambar. |
| `ic_light_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | URL gambar input untuk pembuatan dengan model IC Light. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed untuk mereproduksi gambar dalam Stable Diffusion. Gambar dapat direproduksi secara persis pada setiap proses dengan mempertahankan versi model, prompt, dan seed. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `30` | 1 – 150 | Mengontrol jumlah langkah pembuatan yang dilakukan Stable Diffusion; langkah tambahan dapat menghasilkan gambar akhir yang lebih detail. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `7.5` | 0 – 20 | Kekuatan kepatuhan terhadap prompt untuk pemilihan gambar, dinyatakan sebagai CFG (Classifier Free Guidance). |
| `clip_skip` |  | integer | no | `0` | 0 – 2 | Melewati sebagian pembuatan gambar agar rendering lebih cepat, dengan hasil yang sedikit berbeda. |
| `scheduler` |  | enum (string) \| null | no |  | `DPM++ 2M`, `DPM++ 2M Karras`, `DPM++ 2M SDE`, `DPM++ 2M SDE Karras`, `Euler`, `Euler A`, `Euler (trailing timesteps)`, `LCM`, `LCM (trailing timesteps)`, `DDIM`, `TCD` | Scheduler atau sampler yang digunakan untuk melakukan denoising pada gambar. |
| `timesteps` |  | object {method, array} | no | `{"array":[],"method":"default"}` |  | Penggantian jadwal timestep denoising, tidak dapat digunakan bersamaan dengan sigmas. Tanpa penggantian—yaitu bawaan—scheduler menghitung timestep dari num_inference_steps; memberikan jadwal khusus membuat num_inference_steps tidak relevan. Penggantian memerlukan dukungan scheduler untuk argumen timesteps pada set_timesteps. |
| `timesteps.method` |  | enum (string) | no | `default` | `default`, `array` | Pilih cara menentukan timestep: 'default', pengaturan bawaan, memungkinkan scheduler menggunakan `num_inference_steps`. Untuk memberikan jadwal timestep sendiri, pilih 'array' dan letakkan jadwal tersebut di field `array`. |
| `timesteps.array` |  | array of integer | no | `[]` |  | Jadwal timestep yang diterapkan saat metode yang dipilih adalah 'custom'. |
| `sigmas` |  | object {method, array} | no | `{"array":[],"method":"default"}` |  | Penggantian jadwal sigma denoising, tidak dapat digunakan bersamaan dengan timesteps. Tanpa penggantian—yaitu bawaan—scheduler menghitung sigma dari num_inference_steps; memberikan jadwal khusus membuat num_inference_steps tidak relevan. Penggantian memerlukan dukungan scheduler untuk argumen sigmas pada set_sigmas. |
| `sigmas.method` |  | enum (string) | no | `default` | `default`, `array` | Pilih cara menentukan sigma: 'default', pengaturan bawaan, menggunakan nilai sigma milik scheduler. Untuk memberikan jadwal sigma sendiri, pilih 'custom' dan letakkan jadwal tersebut di field `array`. |
| `sigmas.array` |  | array of number | no | `[]` |  | Jadwal sigma yang diterapkan saat metode yang dipilih adalah 'custom'. |
| `prediction_type` |  | enum (string) | no | `epsilon` | `v_prediction`, `epsilon` | Pilih jenis prediksi untuk membuat gambar; jika tidak memilih opsi lain, `epsilon` digunakan. |
| `rescale_betas_snr_zero` |  | boolean | no | `false` |  | Mengontrol apakah sampler mengaktifkan rescale_betas_snr_zero. |
| `image_format` |  | enum (string) | no | `png` | `jpeg`, `png` | Format file untuk gambar hasil. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 8 | Atur jumlah gambar yang dihasilkan oleh satu permintaan, sehingga waktu pembuatan dapat ditambah untuk batch yang lebih besar. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `false` |  | Aktivasi pemeriksa keamanan; true mengaktifkan pemeriksaan. |
| `tile_width` |  | integer | no | `4096` | 128 – 4,096 | Atur ukuran setiap tile selama pembuatan gambar. |
| `tile_height` |  | integer | no | `4096` | 128 – 4,096 | Atur ukuran setiap tile selama pembuatan gambar. |
| `tile_stride_width` |  | integer | no | `2048` | 64 – 2,048 | Atur jarak antara posisi tile yang berurutan selama pembuatan gambar. |
| `tile_stride_height` |  | integer | no | `2048` | 64 – 2,048 | Atur jarak antara posisi tile yang berurutan selama pembuatan gambar. |
| `eta` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Pengaturan Eta yang digunakan saat membuat gambar. |
| `debug_latents` |  | boolean | no | `false` |  | Menyimpan latent untuk debugging jika bernilai true. |
| `debug_per_pass_latents` |  | boolean | no | `false` |  | Aktifkan debugging per pass dengan mengaturnya ke true, yang menyimpan latent dari setiap pass. |

File parameters (`image`, `mask`, `ic_light_model_background_image_url`, `ic_light_image_url`) take a public `https://` URL, a `data:` URI up to 10 MB, or the `file_url` of an upload from `POST /files`.

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "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"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "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"
}
```

## 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/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"
```

### 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/lora/inpaint?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "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"
  }),
});
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 = {
    "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",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/lora/inpaint", 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": "lora/inpaint",
      "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"
      },
      "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": "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | Informasi file untuk gambar yang dihasilkan. |
| `seed` | integer | Seed pembuatan gambar, termasuk nilai yang dipilih secara acak jika input tidak menyertakan seed; jika tidak, nilai yang diberikan akan diulang. |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | Menunjukkan apakah konsep NSFW muncul dalam gambar yang dihasilkan. |
| `debug_latents` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Data latent yang disimpan untuk debugging. |
| `debug_per_pass_latents` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Data latent per pass yang disimpan untuk debugging. |

## Related models

- [Stable Diffusion with LoRAs](https://doitong.com/developers/models/lora.md) (`lora`): $0.057 / image
- [Stable Diffusion with LoRAs · Image to Image](https://doitong.com/developers/models/lora/image-to-image.md) (`lora/image-to-image`): $0.264 / image
- [FLUX.1 Kontext \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-pro/kontext.md) (`flux-pro/kontext`): $0.04 / image
- [GPT Image 2.5 Edit](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/edit.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/edit`): from $0.12 / image
- [Nano Banana 2 Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2/edit.md) (`nano-banana-2/edit`): from $0.06 / image
- [Nano Banana Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-pro/edit.md) (`nano-banana-pro/edit`): from $0.15 / image
- [Qwen Image 3 Edit](https://doitong.com/developers/models/alibaba/qwen-image-3/edit.md) (`alibaba/qwen-image-3/edit`): from $0.04 / image
- [Seedream 5.0 Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seedream/v5/pro/edit.md) (`bytedance/seedream/v5/pro/edit`): from $0.0675 / run of output image

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/lora/inpaint
- 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=lora/inpaint
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.ru/v1/models/lora/inpaint