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LTX 2.3 Trainer (V2) - Video-to-Audio

통합

모델 id ltx23-trainer-v2/v2a
# 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/ltx23-trainer-v2/v2a?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }'

# 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"

이 요청: $9.80 9,800 API 크레딧 · ≈ ₽1,026.06 이 페이지에서 실행

API 키 받기
Lightricks · 파일

첫 번째 결과가 여기에 표시됩니다

아래에서 요청을 작성하고 API 키로 실행하세요. 출력은 스토리지에 복사되며, 영구 보관하거나 7일 동안 무료로 보관할 수 있습니다.

요청 만들기

컨트롤은 모델 스키마에서 생성됩니다. 값을 변경하면 코드와 가격이 업데이트됩니다.

resolution 기본값 medium

학습 해상도입니다. 해상도를 높이면 메모리 요구량이 증가합니다.

aspect_ratio 기본값 1:1

학습 화면비입니다.

•필수

선택한 학습 모드에 따라 구성된 학습 데이터가 포함된 `.zip`의 URL입니다. 각 미디어 파일에는 동일한 기본 이름의 `.txt` 캡션이 함께 있을 수 있습니다.

기본값 2000

전체 학습 단계 수입니다.

고급 validation_negative_prompt · rank · validation_resolution · validation_aspect_ratio · trigger_phrase · learning_rate · number_of_frames · frame_rate · split_input_duration_threshold · validation_number_of_frames · validation_frame_rate · stg_scale · auto_scale_input · split_input_into_scenes · debug_dataset · validation
기본값 blurry, out of focus,...

검증 중 적용하는 부정 프롬프트입니다. 검증은 단일 단계 미리보기 프로세스를 사용합니다. 이 프로세스는 두 단계를 사용하는 증류된 프로덕션 추론을 근사하므로 가이던스와 미리보기 품질이 최종 결과와 다릅니다.

rank 기본값 32

LoRA 적응 순위입니다. 값이 높아질수록 메모리 사용량이 증가하는 대신 용량이 커집니다.

validation_resolution 기본값 high

검증 중 사용하는 해상도입니다.

validation_aspect_ratio 기본값 1:1

검증 중 사용하는 화면비입니다.

기본값

학습 중 캡션 시작 부분에 삽입하는 LoRA 스타일 활성화 문구입니다.

기본값 0.0002

최적화 학습률입니다.

기본값 89

각 학습 샘플의 프레임 수입니다. 이 수를 8로 나눈 나머지는 1이어야 하며, 예로 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97이 있습니다.

기본값 24

학습 동영상의 목표 프레임 속도이며 초당 프레임 수로 표시합니다. LTX-2.3의 기본 속도는 24입니다.

기본값 30

초 단위의 길이로 표현하는 장면 분할 트리거입니다. 임계값보다 긴 동영상만 분할됩니다.

기본값 89

각 검증 동영상의 프레임 수입니다.

기본값 24

검증 동영상의 목표 프레임 속도이며 초당 프레임 수로 표시합니다. LTX-2.3의 기본 속도는 24입니다.

기본값 1

시공간 가이던스(STG) 스케일입니다. 권장값은 1.0이며 0.0으로 설정하면 STG가 꺼집니다.

기본값 []

오디오 생성을 위한 검증 데이터입니다. 프롬프트와 무음 동영상이 포함된 항목 목록으로 제공됩니다.

POST /run/ltx23-trainer-v2/v2a?wait=20 견적 → $9.80
# 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/ltx23-trainer-v2/v2a?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }'

# 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"

이 요청 실행

키는 이 브라우저에 유지됩니다. Doitong API로만 전송되며, 기억하기를 선택한 경우에만 localStorage에 저장됩니다. API 키 받기

LTX 2.3 Trainer (V2) - Video-to-Audio 정보

비디오의 화면 동작에 맞는 사운드트랙을 생성하는 LoRA를 학습합니다. 모든 학습 클립에는 오디오 트랙이 있어야 하므로 무음으로 끝나는 세그먼트를 방지하기 위해 장면 분할은 기본적으로 비활성화됩니다. 검증 샘플은 최대 2개까지 사용할 수 있으며 각각 프롬프트와 무음 비디오로 구성됩니다. 데이터는 `training_data_url`을 통한 zip입니다.

매개변수

이름유형 기본값허용됨 설명
training_data_url필수
유형string
선택한 학습 모드에 따라 구성된 학습 데이터가 포함된 `.zip`의 URL입니다. 각 미디어 파일에는 동일한 기본 이름의 `.txt` 캡션이 함께 있을 수 있습니다.
rank선택 사항
유형enum
기본값32
8163264128
LoRA 적응 순위입니다. 값이 높아질수록 메모리 사용량이 증가하는 대신 용량이 커집니다.
number_of_steps선택 사항
유형integer
기본값2000
100 – 10,000
전체 학습 단계 수입니다.
learning_rate선택 사항
유형number
기본값0.0002
0.000001 – 1
최적화 학습률입니다.
number_of_frames선택 사항
유형integer
기본값89
9 – 121
각 학습 샘플의 프레임 수입니다. 이 수를 8로 나눈 나머지는 1이어야 하며, 예로 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97이 있습니다.
frame_rate선택 사항
유형integer
기본값24
8 – 60
학습 동영상의 목표 프레임 속도이며 초당 프레임 수로 표시합니다. LTX-2.3의 기본 속도는 24입니다.
resolution선택 사항
유형enum
기본값medium
lowmediumhigh
학습 해상도입니다. 해상도를 높이면 메모리 요구량이 증가합니다.
aspect_ratio선택 사항
유형enum
기본값1:1
16:91:19:16
학습 화면비입니다.
trigger_phrase선택 사항
유형string
기본값
학습 중 캡션 시작 부분에 삽입하는 LoRA 스타일 활성화 문구입니다.
auto_scale_input선택 사항
유형boolean
기본값false
활성화하면 요청된 FPS와 프레임 수에 맞게 동영상을 자동 조정합니다. 이미지 데이터세트는 변경되지 않습니다.
split_input_into_scenes선택 사항
유형boolean
기본값false
true일 때 긴 동영상을 장면 단위로 분할합니다. v2a에서는 기본값이 꺼짐이며 a2v와 동일합니다. 모델이 오디오를 생성하므로 모든 클립에 오디오 트랙이 필요합니다. 분할 후 끝에 무음 구간이 남아 클립별 오디오 검증 중 혼란스러운 오류가 발생할 수 있습니다.
split_input_duration_threshold선택 사항
유형number
기본값30
1 – 60
초 단위의 길이로 표현하는 장면 분할 트리거입니다. 임계값보다 긴 동영상만 분할됩니다.
debug_dataset선택 사항
유형boolean
기본값false
전체 학습 실행 전에 동영상, 이미지 및 캡션을 확인하는 전처리 검사 모드입니다. 활성화하면 트레이너가 처리된 학습 데이터세트를 다운로드 가능한 아카이브로 반환하여 수동 검토할 수 있습니다.
validation선택 사항
유형object[]
기본값[]
≤ 2개 항목
오디오 생성을 위한 검증 데이터입니다. 프롬프트와 무음 동영상이 포함된 항목 목록으로 제공됩니다.
validation[].prompt필수
유형string
검증 중 사용하는 프롬프트입니다.
validation[].video_url필수
유형url · video
≥ 1 characters
모델이 오디오를 생성할 무음 동영상의 URL입니다.
validation_negative_prompt선택 사항
유형string
기본값blurry, out of focus, overexposed, underexposed, low contrast, washed out colors, excessive noise, grainy texture, poor lighting, flickering, motion blur, distorted proportions, unnatural skin tones, deformed facial features, asymmetrical face, missing facial features, extra limbs, disfigured hands, wrong hand count, artifacts around text, inconsistent perspective, camera shake, incorrect depth of field, background too sharp, background clutter, distracting reflections, harsh shadows, inconsistent lighting direction, color banding, cartoonish rendering, 3D CGI look, unrealistic materials, uncanny valley effect, incorrect ethnicity, wrong gender, exaggerated expressions, wrong gaze direction, mismatched lip sync, silent or muted audio, distorted voice, robotic voice, echo, background noise, off-sync audio, incorrect dialogue, added dialogue, repetitive speech, jittery movement, awkward pauses, incorrect timing, unnatural transitions, inconsistent framing, tilted camera, flat lighting, inconsistent tone, cinematic oversaturation, stylized filters, or AI artifacts.
검증 중 적용하는 부정 프롬프트입니다. 검증은 단일 단계 미리보기 프로세스를 사용합니다. 이 프로세스는 두 단계를 사용하는 증류된 프로덕션 추론을 근사하므로 가이던스와 미리보기 품질이 최종 결과와 다릅니다.
validation_number_of_frames선택 사항
유형integer
기본값89
9 – 121
각 검증 동영상의 프레임 수입니다.
validation_frame_rate선택 사항
유형integer
기본값24
8 – 60
검증 동영상의 목표 프레임 속도이며 초당 프레임 수로 표시합니다. LTX-2.3의 기본 속도는 24입니다.
validation_resolution선택 사항
유형enum
기본값high
lowmediumhigh
검증 중 사용하는 해상도입니다.
validation_aspect_ratio선택 사항
유형enum
기본값1:1
16:91:19:16
검증 중 사용하는 화면비입니다.
stg_scale선택 사항
유형number
기본값1
0 – 3
시공간 가이던스(STG) 스케일입니다. 권장값은 1.0이며 0.0으로 설정하면 STG가 꺼집니다.
필수

출력

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "ltx23-trainer-v2/v2a",
  "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": 9800,
    "usd": "9.80",
    "charged": 9800,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "video": {
      "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
    },
    "audio": {
      "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
    },
    "lora_file": {
      "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
    },
    "config_file": {
      "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_dataset": {
      "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": "file",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "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"
  }
}
파일 보관 방식 선택모든 outputs[].url은 스토리지에 저장된 복사본입니다. 계정 설정 또는 ?storage=에 따라 영구 보관(GB-월 단위 과금)하거나 7일 동안 무료로 보관합니다.
모든 모델에서 동일한 구조이미지, 동영상, 오디오 모두 type, url, content_type, width, height 및 duration을 사용합니다. output은 모델 자체의 결과 객체입니다.
출력 필드
video
object {url, content_type, file_name, file_size} | null가능한 경우 동영상을 생성하는 엔드포인트에서 제공하는 검증용 결합 동영상 미리보기입니다.
audio
object {url, content_type, file_name, file_size} | null가능한 경우 다음 오디오 전용 경로에서 미리보기로 제공하는 검증용 결합 오디오입니다: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a 및 /v2a.
lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}.safetensors 형식의 학습된 LoRA 가중치 URL입니다.
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}추론 엔드포인트 설정 구성입니다.
debug_dataset
object {url, content_type, file_name, file_size} | null`debug_dataset`이 활성화되었을 때 사용할 수 있는 디버그 출력입니다. 전처리 후 학습 데이터가 포함된 다운로드 가능한 아카이브입니다.

더 많은 모델: 학습

AI 에이전트용: 이 페이지의 Markdown 버전: https://doitong.com/ko/developers/models/ltx23-trainer-v2/v2a.md. 모든 모델 및 가이드: https://doitong.com/developers/llms.txt