Przejdź do treści

Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint

Integracja

Identyfikator modelu 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"

To żądanie: ≈0,184 $ 184 kredyty API · ≈ 19,41 ₽ Uruchom na tej stronie

Uzyskaj klucz API
Open model Edycja obrazów Dane referencyjne #diffusion#lora#customization#fine-tuning

Wypełnianie z wybranym bazowym modelem Stable Diffusion i LoRA, sterowane czarno-białą maską

Open model · Obraz

Tutaj pojawi się pierwszy wynik

Zbuduj poniżej żądanie i uruchom je za pomocą klucza API. Wyniki są kopiowane do naszej przestrzeni dyskowej i przechowywane bezterminowo lub 7 dni bezpłatnie.

Zbuduj żądanie

Elementy sterujące są generowane ze schematu modelu. Kod i cena aktualizują się podczas ich zmiany.

•wymagane

Opisz obraz, który chcesz wygenerować, używając jak największej liczby szczegółów, aby uzyskać najlepsze wyniki.

•wymagane

Model bazowy do generowania obrazu, identyfikowany przez URL lub identyfikator HuggingFace.

num_images domyślnie 1

Ustaw liczbę obrazów generowanych przez pojedyncze żądanie, zapewniając więcej czasu na generowanie dla większej partii.

Zaawansowane 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
domyślnie

Negatywny prompt określający niepożądane szczegóły obrazu. Może wykluczać kolory, obiekty, scenerię lub drobniejsze cechy i właściwości, takie jak wąsy, rozmycie lub niska rozdzielczość.

image_url
Upuść plik lub

URL obrazu źródłowego do generowania obrazów na podstawie obrazu lub do inpaintingu.

mask_url
Upuść plik lub

URL maski inpaintingu wskazujący obraz czarno-biały.

Upuść plik lub

Tło zgodne z modelem do generowania obrazów IC Light, przekazane jako URL obrazu.

Upuść plik lub

URL obrazu wejściowego do generowania z modelem IC Light.

prediction_type domyślnie epsilon

Wybierz typ predykcji do generowania obrazów; jeśli nie wybrano inaczej, używane jest `epsilon`.

image_format domyślnie png

Format pliku wynikowego obrazu.

Wybór niestandardowego U-Net do generowania obrazów; podaj jego identyfikator HuggingFace lub URL.

Wybór wariantu modelu HuggingFace; 'fp16' jest jednym z przykładów.

Koder obrazu określony przez URL HTTPS lub identyfikator Hugging Face, którego zgodność zależy od wag IP-Adapter: SD1.5 używa image_encoder_subfolder='models/image_encoder', natomiast h94/IP-Adapter SDXL używa h94/IP-Adapter i image_encoder_subfolder='sdxl_models/image_encoder'. Koder jest wymagany, gdy ip_adapter zawiera wartość.

Podkatalog w image_encoder_path zawierający wagi kodera obrazu.

domyślnie pytorch_model.bin

Wybór wag kodera obrazu według nazwy do użycia podczas generowania obrazów.

URL modelu IC Light używanego podczas generowania obrazów.

Harmonogram lub sampler używany do odszumiania obrazu.

domyślnie 0.5

Kontroluje dodany szum obrazu w skali, w której 1.0 oznacza całkowity szum, a wartości bliskie 0 oznaczają minimalny szum. Dotyczy tylko przypadku podania image_url.

domyślnie 30

Określa liczbę kroków generowania wykonywanych przez Stable Diffusion; dodatkowe kroki mogą dać bardziej szczegółowy obraz końcowy.

domyślnie 7.5

Siła zgodności z promptem przy wyborze obrazu, wyrażona jako CFG (Classifier Free Guidance).

domyślnie 0

Pomija część generowania obrazu, aby renderować szybciej, uzyskując nieco inne wyniki.

domyślnie 4096

Ustaw rozmiar każdej płytki podczas generowania obrazu.

domyślnie 4096

Ustaw rozmiar każdej płytki podczas generowania obrazu.

domyślnie 2048

Ustaw odstęp między kolejnymi pozycjami płytek podczas generowania obrazu.

domyślnie 2048

Ustaw odstęp między kolejnymi pozycjami płytek podczas generowania obrazu.

domyślnie 0

Ustawienie Eta używane podczas generowania obrazów.

Ziarno do odtwarzania obrazów w Stable Diffusion. Obraz można odtworzyć dokładnie przy każdym uruchomieniu, zachowując bez zmian wersję modelu, prompt i ziarno.

domyślnie []

LoRA, których łączny efekt tworzy wygenerowany obraz; liczba podanych elementów jest nieograniczona.

domyślnie []

Embeddingi stosowane podczas generowania obrazu do mapowania tokenów promptu na wagi embeddingów. Obecnie obsługiwany jest tylko jeden embedding.

domyślnie []

Sieci ControlNet zaplanowane do zastosowania na obrazie w określonych krokach czasowych podczas generowania, bez limitu ich liczby.

domyślnie []

Adaptery IP używane do generowania obrazów. Podanie dowolnych elementów wymaga image_encoder_path.

domyślnie {"array":[],"method":...

Zastąpienie harmonogramu kroków czasowych odszumiania, wzajemnie wykluczające się z sigmas. Bez zastąpienia — domyślnie — scheduler oblicza kroki czasowe na podstawie num_inference_steps; niestandardowy harmonogram sprawia, że num_inference_steps nie ma znaczenia. Zastąpienie wymaga obsługi argumentu timesteps przez scheduler w set_timesteps.

domyślnie {"array":[],"method":...

Zastąpienie harmonogramu sigm odszumiania, wzajemnie wykluczające się z timesteps. Bez zastąpienia — domyślnie — scheduler oblicza sigmy na podstawie num_inference_steps; niestandardowy harmonogram sprawia, że num_inference_steps nie ma znaczenia. Zastąpienie wymaga obsługi argumentu sigmas przez scheduler w set_sigmas.

POST /run/lora/inpaint?wait=20 wycena → 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"

Uruchom to żądanie

Klucz pozostaje w tej przeglądarce: jest wysyłany tylko do Doitong API i zapisywany (localStorage) tylko po zaznaczeniu opcji Zapamiętaj. Uzyskaj klucz API

Informacje o Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint

Edytuje fragmenty obrazu za pomocą `image_url` i czarno-białej `mask_url`, używając modelu Stable Diffusion ustawionego w `model_name`. `noise_strength` mieści się w zakresie od 0 do 1. Obsługuje scalone LoRA, embeddingi, ControlNets, adaptery IP i kilka schedulerów, z liczbą kroków od 1 do 150. Wynik jest w formacie png lub jpeg.

Parametry

Wyślij nazwę kanoniczną albo natywną, nie obie. Nazwy kanoniczne

NazwaTyp DomyślneDozwolone Opis
model_namewymagane
Typstring
Model bazowy do generowania obrazu, identyfikowany przez URL lub identyfikator HuggingFace.
unet_nameopcjonalne
Typstring | null
Wybór niestandardowego U-Net do generowania obrazów; podaj jego identyfikator HuggingFace lub URL.
variantopcjonalne
Typstring | null
Wybór wariantu modelu HuggingFace; 'fp16' jest jednym z przykładów.
promptwymagane
Typstring
Opisz obraz, który chcesz wygenerować, używając jak największej liczby szczegółów, aby uzyskać najlepsze wyniki.
negative_promptopcjonalne
Typstring
Domyślne
Negatywny prompt określający niepożądane szczegóły obrazu. Może wykluczać kolory, obiekty, scenerię lub drobniejsze cechy i właściwości, takie jak wąsy, rozmycie lub niska rozdzielczość.
prompt_weightingopcjonalne
Typboolean
Domyślnefalse
Przełącznik ważenia promptu: true usuwa limit 77 tokenów przez uśrednianie embeddingów i włącza składnię ważenia.
image_urlopcjonalne image
Typurl · image
URL obrazu źródłowego do generowania obrazów na podstawie obrazu lub do inpaintingu.
mask_urlopcjonalne mask
Typurl · image
URL maski inpaintingu wskazujący obraz czarno-biały.
noise_strengthopcjonalne
Typnumber
Domyślne0.5
≤ 1> 0
Kontroluje dodany szum obrazu w skali, w której 1.0 oznacza całkowity szum, a wartości bliskie 0 oznaczają minimalny szum. Dotyczy tylko przypadku podania image_url.
lorasopcjonalne
Typobject[]
Domyślne[]
LoRA, których łączny efekt tworzy wygenerowany obraz; liczba podanych elementów jest nieograniczona.
loras[].pathwymagane
Typstring
Lokalizacja wag LoRA podana jako adres URL lub ścieżka.
loras[].scaleopcjonalne
Typnumber
Domyślne1
0 – 4
Mnożnik stosowany do wagi LoRA przed połączeniem jej z modelem bazowym.
embeddingsopcjonalne
Typobject[]
Domyślne[]
Embeddingi stosowane podczas generowania obrazu do mapowania tokenów promptu na wagi embeddingów. Obecnie obsługiwany jest tylko jeden embedding.
embeddings[].pathwymagane
Typstring
Wagi embeddingu określone przez URL lub ścieżkę pliku.
embeddings[].tokensopcjonalne
Typstring[]
Tokeny promptu mapowane na wagi embeddingów. Ich pominięcie tworzy jeden token na każdy wektor pliku embeddingu o nazwie <s0>, <s1>, ...; używaj zmapowanych tokenów w promptach.
controlnetsopcjonalne
Typobject[]
Domyślne[]
Sieci ControlNet zaplanowane do zastosowania na obrazie w określonych krokach czasowych podczas generowania, bez limitu ich liczby.
controlnets[].pathwymagane
Typstring
Lokalizacja wag ControlNet określona jako URL lub ścieżka.
controlnets[].config_urlopcjonalne
Typstring | null
Opcjonalny URL wskazujący plik config.json ControlNet.
controlnets[].variantopcjonalne
Typstring | null
Opcjonalny wariant używany z kluczem repozytorium Hugging Face.
controlnets[].image_urlwymagane
Typurl · image
URL obrazu przekazanego jako dane wejściowe ControlNet.
controlnets[].mask_urlopcjonalne
Typurl · image
Maska ControlNet, która po przekazaniu musi mieć taki sam rozmiar jak obraz sterujący; szerokość i wysokość muszą być podzielne przez 32.
controlnets[].conditioning_scaleopcjonalne
Typnumber
Domyślne1
0 – 2
Skalowanie stosowane do wag ControlNet przed ich scaleniem z modelem bazowym.
controlnets[].start_percentageopcjonalne
Typnumber
Domyślne0
0 – 1
Procent wszystkich kroków czasowych, przy którym ControlNet zaczyna wpływać na generowanie obrazu.
controlnets[].end_percentageopcjonalne
Typnumber
Domyślne1
0 – 1
Procent wszystkich kroków czasowych, przy którym ControlNet przestaje wpływać na generowanie obrazu.
controlnets[].ip_adapter_indexopcjonalne
Typinteger | null
Wybór adaptera IP według indeksu dla ControlNet InstantID; inne sieci ControlNet nie wymagają tego ustawienia.
controlnet_guess_modeopcjonalne
Typboolean
Domyślnefalse
Ogranicza stosowanie ControlNet do predykcji warunkowych, gdy wartość wynosi true.
ip_adapteropcjonalne
Typobject[]
Domyślne[]
Adaptery IP używane do generowania obrazów. Podanie dowolnych elementów wymaga image_encoder_path.
ip_adapter[].ip_adapter_image_urlwymagane
Typurl · image
URL obrazu przekazanego jako dane wejściowe adaptera IP.
ip_adapter[].ip_adapter_mask_urlopcjonalne
Typurl · image
Maska adaptera IP, podlegająca ograniczeniu rozmiaru: jej wymiary muszą być takie same jak wymiary obrazu adaptera.
ip_adapter[].pathwymagane
Typstring
Lokalizacja wag adaptera IP, określona jako URL lub ścieżka.
ip_adapter[].model_subfolderopcjonalne
Typstring | null
Lokalizacja wag adaptera IP, określona jako podfolder w katalogu modelu.
ip_adapter[].weight_nameopcjonalne
Typstring | null
Nazwa pliku wag.
ip_adapter[].insight_face_model_pathopcjonalne
Typstring | null
Lokalizacja wag modelu InsightFace, określona jako URL lub ścieżka.
ip_adapter[].scaleopcjonalne
Typnumber
Domyślne1
≥ 0
Współczynnik skalowania wag adaptera IP, stosowany przed ich połączeniem z modelem bazowym.
ip_adapter[].scale_jsonopcjonalne
Typobject | null
Współczynnik skalowania wag adaptera IP, stosowany przed ich połączeniem z modelem bazowym.
ip_adapter[].unconditional_noising_factoropcjonalne
Typnumber
Domyślne0
0 – 1
Współczynnik kontrolujący bezwarunkowe zaszumianie adaptera IP.
ip_adapter[].image_projection_shortcutopcjonalne
Typboolean
Domyślnetrue
Ustawienie skrótu projekcji obrazu, z domyślną wartością True. Użyj False dla modeli FaceID plus V1 i True dla modeli FaceID plus V2.
image_encoder_pathopcjonalne
Typstring | null
Koder obrazu określony przez URL HTTPS lub identyfikator Hugging Face, którego zgodność zależy od wag IP-Adapter: SD1.5 używa image_encoder_subfolder='models/image_encoder', natomiast h94/IP-Adapter SDXL używa h94/IP-Adapter i image_encoder_subfolder='sdxl_models/image_encoder'. Koder jest wymagany, gdy ip_adapter zawiera wartość.
image_encoder_subfolderopcjonalne
Typstring | null
Podkatalog w image_encoder_path zawierający wagi kodera obrazu.
image_encoder_weight_nameopcjonalne
Typstring | null
Domyślnepytorch_model.bin
Wybór wag kodera obrazu według nazwy do użycia podczas generowania obrazów.
ic_light_model_urlopcjonalne
Typstring | null
URL modelu IC Light używanego podczas generowania obrazów.
ic_light_model_background_image_urlopcjonalne
Typurl · image
Tło zgodne z modelem do generowania obrazów IC Light, przekazane jako URL obrazu.
ic_light_image_urlopcjonalne
Typurl · image
URL obrazu wejściowego do generowania z modelem IC Light.
seedopcjonalne
Typinteger | null
Ziarno do odtwarzania obrazów w Stable Diffusion. Obraz można odtworzyć dokładnie przy każdym uruchomieniu, zachowując bez zmian wersję modelu, prompt i ziarno.
num_inference_stepsopcjonalne
Typinteger
Domyślne30
1 – 150
Określa liczbę kroków generowania wykonywanych przez Stable Diffusion; dodatkowe kroki mogą dać bardziej szczegółowy obraz końcowy.
guidance_scaleopcjonalne
Typnumber
Domyślne7.5
0 – 20
Siła zgodności z promptem przy wyborze obrazu, wyrażona jako CFG (Classifier Free Guidance).
clip_skipopcjonalne
Typinteger
Domyślne0
0 – 2
Pomija część generowania obrazu, aby renderować szybciej, uzyskując nieco inne wyniki.
scheduleropcjonalne
Typenum
DPM++ 2MDPM++ 2M KarrasDPM++ 2M SDEDPM++ 2M SDE KarrasEulerEuler AEuler (trailing timesteps)LCMLCM (trailing timesteps)DDIMTCD
Harmonogram lub sampler używany do odszumiania obrazu.
timestepsopcjonalne
Typobject
Domyślne{"array":[],"method":"default"}
Zastąpienie harmonogramu kroków czasowych odszumiania, wzajemnie wykluczające się z sigmas. Bez zastąpienia — domyślnie — scheduler oblicza kroki czasowe na podstawie num_inference_steps; niestandardowy harmonogram sprawia, że num_inference_steps nie ma znaczenia. Zastąpienie wymaga obsługi argumentu timesteps przez scheduler w set_timesteps.
timesteps.methodopcjonalne
Typenum
Domyślnedefault
defaultarray
Wybierz sposób określania kroków czasowych: 'default', ustawienie domyślne, pozwala schedulerowi użyć `num_inference_steps`. Aby podać własny harmonogram kroków czasowych, wybierz 'array' i umieść harmonogram w polu `array`.
timesteps.arrayopcjonalne
Typinteger[]
Domyślne[]
Harmonogram kroków czasowych stosowany, gdy wybrana metoda to 'custom'.
sigmasopcjonalne
Typobject
Domyślne{"array":[],"method":"default"}
Zastąpienie harmonogramu sigm odszumiania, wzajemnie wykluczające się z timesteps. Bez zastąpienia — domyślnie — scheduler oblicza sigmy na podstawie num_inference_steps; niestandardowy harmonogram sprawia, że num_inference_steps nie ma znaczenia. Zastąpienie wymaga obsługi argumentu sigmas przez scheduler w set_sigmas.
sigmas.methodopcjonalne
Typenum
Domyślnedefault
defaultarray
Wybierz sposób określania sigm: 'default', ustawienie domyślne, używa własnych wartości sigma schedulera. Aby podać własny harmonogram sigm, wybierz 'custom' i umieść harmonogram w polu `array`.
sigmas.arrayopcjonalne
Typnumber[]
Domyślne[]
Harmonogram sigm stosowany, gdy wybrana metoda to 'custom'.
prediction_typeopcjonalne
Typenum
Domyślneepsilon
v_predictionepsilon
Wybierz typ predykcji do generowania obrazów; jeśli nie wybrano inaczej, używane jest `epsilon`.
rescale_betas_snr_zeroopcjonalne
Typboolean
Domyślnefalse
Określa, czy sampler włącza rescale_betas_snr_zero.
image_formatopcjonalne
Typenum
Domyślnepng
jpegpng
Format pliku wynikowego obrazu.
num_imagesopcjonalne num_outputs
Typinteger
Domyślne1
1 – 8
Ustaw liczbę obrazów generowanych przez pojedyncze żądanie, zapewniając więcej czasu na generowanie dla większej partii.
enable_safety_checkeropcjonalne
Typboolean
Domyślnefalse
Aktywacja kontroli bezpieczeństwa; true włącza kontrolę.
tile_widthopcjonalne
Typinteger
Domyślne4096
128 – 4096
Ustaw rozmiar każdej płytki podczas generowania obrazu.
tile_heightopcjonalne
Typinteger
Domyślne4096
128 – 4096
Ustaw rozmiar każdej płytki podczas generowania obrazu.
tile_stride_widthopcjonalne
Typinteger
Domyślne2048
64 – 2048
Ustaw odstęp między kolejnymi pozycjami płytek podczas generowania obrazu.
tile_stride_heightopcjonalne
Typinteger
Domyślne2048
64 – 2048
Ustaw odstęp między kolejnymi pozycjami płytek podczas generowania obrazu.
etaopcjonalne
Typnumber
Domyślne0
0 – 1
Ustawienie Eta używane podczas generowania obrazów.
debug_latentsopcjonalne
Typboolean
Domyślnefalse
Zapisuje dane latentne do debugowania, gdy wartość wynosi true.
debug_per_pass_latentsopcjonalne
Typboolean
Domyślnefalse
Włącz debugowanie dla każdego przejścia, ustawiając tę wartość na true; spowoduje to zapisanie danych latentnych z każdego przejścia.
wymagane Nazwa kanoniczna, również akceptowana

Parametry plików przyjmują publiczny URL https://, identyfikator URI data: do 10 MB albo file_url przesłanego pliku. Pliki

Wynik

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"
  }
}
Twoje pliki, Twój wybórKażdy outputs[].url to kopia w naszej przestrzeni dyskowej: przechowywana bezterminowo (opłata za GB-miesiąc) lub 7 dni bezpłatnie, zgodnie z ustawieniem konta lub ?storage=.
Taki sam format w każdym modelutype, url, content_type, width, height i duration — tak samo dla obrazów, filmów i dźwięku. output to własny obiekt wyniku modelu.
Pola wyniku
images
array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Informacje o plikach wygenerowanych obrazów.
seed
integerZiarno generowania obrazu, zawierające wartość wybraną losowo, jeśli dane wejściowe nie zawierały ziarna; w przeciwnym razie powtarza podaną wartość.
has_nsfw_concepts
array of booleanWskazuje, czy w wygenerowanych obrazach występują treści NSFW.
debug_latents
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullDane latentne przechowywane do debugowania.
debug_per_pass_latents
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullDane latentne dla każdego przejścia przechowywane do debugowania.

Więcej modeli: Edycja obrazów

Dla agentów AI: ta strona w formacie Markdown jest dostępna pod adresem https://doitong.com/pl/developers/models/lora/inpaint.md. Wszystkie modele i przewodniki: https://doitong.com/developers/llms.txt