Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint
Интеграциялау
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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/lora/inpaint?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/kk/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": "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"
}
}
Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint моделін (lora/inpaint) Doitong API арқылы шақырыңыз. Агенттерге арналған құжаттама: https://doitong.com/kk/developers/models/lora/inpaint.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/lora/inpaint?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/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"
}
Жауап күйі "queued" немесе "running" болса, ол "succeeded" болғанша GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 арқылы күйін тексеріңіз; файлдар outputs[].url ішінде болады. Дәл іске қосу бағасын алдын ала алу үшін POST https://api.doitong.ru/v1/quote/lora/inpaint сұрауын сол денемен жіберіңіз.
Осы сұрау: ≈0,184 $ 184 API кредиті · ≈ 19,41 ₽ Осы бетте іске қосу
Жаңа API кілтіңіз. Ол тек қазір көрсетіледі және кодта, сондай-ақ төмендегі API кілті өрісінде бар. Оны құпия сақтаңыз: браузерде орындалатын кодқа ешқашан енгізбеңіз.
Алғашқы нәтижеңіз осында пайда болады
Төменде сұрау құрып, оны API кілтіңізбен іске қосыңыз. Шығыстар сақтау орнымызға көшіріліп, мәңгі немесе 7 күн тегін сақталады.
Сұрау жасау
Басқару элементтері модель схемасынан жасалады. Оларды өзгерткен сайын код пен баға жаңартылады.
/run/lora/inpaint?wait=20
бағасы → 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/lora/inpaint?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
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"])
{
"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
}
}
}
Осы сұрауды іске қосу
Кілтіңіз осы браузерде қалады: ол тек Doitong API-ге жіберіледі және Remember параметрін белгілеcеңіз ғана localStorage ішінде сақталады. API кілтін алу
Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint туралы
`image_url` және қара-ақ `mask_url` арқылы `model_name` параметрінде көрсетілген Stable Diffusion моделімен кескіннің бөліктерін өңдейді. `noise_strength` мәні 0-ден 1-ге дейін. Біріктірілген LoRA, эмбеддингтер, ControlNet, IP адаптерлері және бірнеше жоспарлағыш қолданылады, қадамдар саны 1-ден 150-ге дейін. Шығыс png немесе jpeg болады.
Параметрлер
Канондық атауды немесе төл атауды жіберіңіз, екеуін қатар жібермеңіз. Канондық атаулар
model_nameміндетті
unet_nameміндетті емес
variantміндетті емес
promptміндетті
negative_promptміндетті емес
prompt_weightingміндетті емес
image_urlміндетті емес
image
mask_urlміндетті емес
mask
noise_strengthміндетті емес
lorasміндетті емес
loras[].pathміндетті
loras[].scaleміндетті емес
embeddingsміндетті емес
embeddings[].pathміндетті
embeddings[].tokensміндетті емес
controlnetsміндетті емес
controlnets[].pathміндетті
controlnets[].config_urlміндетті емес
controlnets[].variantміндетті емес
controlnets[].image_urlміндетті
controlnets[].mask_urlміндетті емес
controlnets[].conditioning_scaleміндетті емес
controlnets[].start_percentageміндетті емес
controlnets[].end_percentageміндетті емес
controlnets[].ip_adapter_indexміндетті емес
controlnet_guess_modeміндетті емес
ip_adapterміндетті емес
ip_adapter[].ip_adapter_image_urlміндетті
ip_adapter[].ip_adapter_mask_urlміндетті емес
ip_adapter[].pathміндетті
ip_adapter[].model_subfolderміндетті емес
ip_adapter[].weight_nameміндетті емес
ip_adapter[].insight_face_model_pathміндетті емес
ip_adapter[].scaleміндетті емес
ip_adapter[].scale_jsonміндетті емес
ip_adapter[].unconditional_noising_factorміндетті емес
ip_adapter[].image_projection_shortcutміндетті емес
image_encoder_pathміндетті емес
image_encoder_subfolderміндетті емес
image_encoder_weight_nameміндетті емес
ic_light_model_urlміндетті емес
ic_light_model_background_image_urlміндетті емес
ic_light_image_urlміндетті емес
seedміндетті емес
num_inference_stepsміндетті емес
guidance_scaleміндетті емес
clip_skipміндетті емес
schedulerміндетті емес
timestepsміндетті емес
timesteps.methodміндетті емес
timesteps.arrayміндетті емес
sigmasміндетті емес
sigmas.methodміндетті емес
sigmas.arrayміндетті емес
prediction_typeміндетті емес
rescale_betas_snr_zeroміндетті емес
image_formatміндетті емес
num_imagesміндетті емес
num_outputs
enable_safety_checkerміндетті емес
tile_widthміндетті емес
tile_heightміндетті емес
tile_stride_widthміндетті емес
tile_stride_heightміндетті емес
etaміндетті емес
debug_latentsміндетті емес
debug_per_pass_latentsміндетті емес
Файл параметрлері жалпыға қолжетімді https:// URL мекенжайын, 10 MB-қа дейінгі data: URI мекенжайын немесе жүктеп салынған файлдың file_url мәнін қабылдайды. Файлдар
Шығыс
{
"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"
}
}
Шығыс өрістері
- images
- array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Генерацияланған кескіндер туралы файл ақпараты.
- seed
- integerКескін генерациясының seed мәні: кірісте seed көрсетілмесе, кездейсоқ таңдалған мәнді қамтиды; әйтпесе берілген мәнді қайталайды.
- has_nsfw_concepts
- array of booleanГенерацияланған кескіндерде NSFW ұғымдарының бар-жоғын көрсетеді.
- debug_latents
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullЖөндеу үшін сақталған latent деректері.
- debug_per_pass_latents
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullЖөндеу үшін сақталған әр өтуге арналған latent деректері.
Stable Diffusion with LoRAs модельдерінің басқа нұсқалары
Қосымша модельдер: Кескінді өңдеу
AI агенттеріне: бұл беттің Markdown нұсқасы мына жерде: https://doitong.com/kk/developers/models/lora/inpaint.md. Барлық модельдер мен нұсқаулықтар: https://doitong.com/developers/llms.txt






