Ruka hadi kwenye maudhui

Krea 2 Trainer

Unganisha

Kitambulisho cha modeli krea-2-trainer
# 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/krea-2-trainer?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "images_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# 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"

Faili kama mfano: $ 0.30 salio za API 300 · ≈ ₽ 31.64 faili zako hupimwa kabla ya kuendesha Iendeshe kwenye ukurasa huu

Pata ufunguo wa API
Krea Mafunzo #lora#personalization

Hufundisha LoRA maalum ya Krea 2 kutoka zipu ya picha, ikiwa na uwekaji wa maelezo kiotomatiki kwa hiari

Krea · Faili

Tokeo lako la kwanza linaonekana hapa

Unda ombi hapa chini na uliendeshe kwa ufunguo wako wa API. Matokeo yanakiliwa kwenye hifadhi yetu, yakihifadhiwa milele au 7 siku bila malipo.

Unda ombi

Vidhibiti vinazalishwa kutoka kwenye schema ya modeli. Msimbo na bei husasishwa unapovibadilisha.

resolution chaguomsingi 768

Mwonekano wa mafunzo, ambapo 1024 hupendelea maelezo mazuri ya kiwango cha juu na 768 hutoa mafunzo yenye kasi takriban 1.7x, matumizi yaliyopunguzwa ya VRAM na ubora wa mtindo unaokaribia kufanana. Picha hupimwa ili kufunika mraba lengwa, kisha hukatwa katikati.

•inahitajika

URL ya .zip ya picha za mafunzo iliyo na faili za PNG/JPG/JPEG/WebP; ombi hushindwa kwa 422 ikiwa picha yoyote haina faili la maelezo wala `trigger_phrase` isiyo tupu. Maelezo ni ya hiari wakati `trigger_phrase` inatoa mbadala, na vinginevyo tumia mizizi ya majina ya faili inayolingana: ROOT.EXT huambatana na ROOT.txt, kwa mfano 001.jpg na 001.txt.

chaguomsingi 100

Idadi ya hatua za mafunzo ya LoRA.

Ya kina auto_captioning · trigger_phrase · learning_rate · debug_dataset
auto_captioning chaguomsingi Off

Hali ya hiari ya kuweka maelezo: Object/Character, Style na Custom hutumia dataset-captioner pamoja na google/gemma-4-31B-it, huku Off ikiendelea kuhitaji kila picha iwe na maelezo ya .txt yenye kiini kinacholingana au itumie trigger_phrase kama mbadala. Kwa maelezo yaliyotengenezwa, trigger_phrase huingizwa kwenye kidokezo cha kuweka maelezo na kusawazishwa katika faili za pembeni kulingana na kanuni ya maelezo ya LoRA iliyochaguliwa.

chaguomsingi

Kirai cha mfano cha mtindo wa DreamBooth kinachohitajika ikiwa `auto_captioning` ni Off na picha yoyote haina faili la maelezo. Hutoa maelezo pale faili za .txt zinapokosekana na hutoa maandishi ya kuanzia kwa vidokezo chaguomsingi vya uthibitishaji.

chaguomsingi 0.0005

Kiwango cha ujifunzaji cha LoRA B-factor, kinachotumika pia kwa A ikiwa `lora_a_lr_multiplier=1`; chini ya muon, kinawakilisha kiwango sawa na AdamW kilichopimwa kwa match_rms_adamw. Kwa ratiba isiyobadilika, Krea inapendekeza masafa ya 3e-4–7e-4.

POST /run/krea-2-trainer?wait=20 makadirio → $ 0.30
# 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/krea-2-trainer?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "images_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# 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"

Endesha ombi hili

Key yako inabaki kwenye kivinjari hiki: inatumwa kwa Doitong API pekee na kuhifadhiwa (localStorage) tu ukiweka tiki kwenye Kumbuka. Pata ufunguo wa API

Kuhusu Krea 2 Trainer

Huboresha LoRA kwa .zip ya picha katika `images_data_url`, ikiwa na maelezo ya .txt yenye jina sawa kwa hiari na `trigger_phrase`. Modi za `auto_captioning` ni Off, Object/Character, Style na Custom. `steps` ni 50 hadi 10000 (chaguo-msingi 100), `resolution` ni 768 au 1024. Hutoa uzito wa LoRA na faili ya usanidi.

Vigezo

JinaAina ChaguomsingiInaruhusiwa Maelezo
images_data_urlinahitajika
Ainastring
URL ya .zip ya picha za mafunzo iliyo na faili za PNG/JPG/JPEG/WebP; ombi hushindwa kwa 422 ikiwa picha yoyote haina faili la maelezo wala `trigger_phrase` isiyo tupu. Maelezo ni ya hiari wakati `trigger_phrase` inatoa mbadala, na vinginevyo tumia mizizi ya majina ya faili inayolingana: ROOT.EXT huambatana na ROOT.txt, kwa mfano 001.jpg na 001.txt.
trigger_phrasesi lazima
Ainastring
Chaguomsingi
Kirai cha mfano cha mtindo wa DreamBooth kinachohitajika ikiwa `auto_captioning` ni Off na picha yoyote haina faili la maelezo. Hutoa maelezo pale faili za .txt zinapokosekana na hutoa maandishi ya kuanzia kwa vidokezo chaguomsingi vya uthibitishaji.
auto_captioningsi lazima
Ainaenum
ChaguomsingiOff
OffObject/CharacterStyleCustom
Hali ya hiari ya kuweka maelezo: Object/Character, Style na Custom hutumia dataset-captioner pamoja na google/gemma-4-31B-it, huku Off ikiendelea kuhitaji kila picha iwe na maelezo ya .txt yenye kiini kinacholingana au itumie trigger_phrase kama mbadala. Kwa maelezo yaliyotengenezwa, trigger_phrase huingizwa kwenye kidokezo cha kuweka maelezo na kusawazishwa katika faili za pembeni kulingana na kanuni ya maelezo ya LoRA iliyochaguliwa.
stepssi lazima
Ainainteger
Chaguomsingi100
50 – 10,000
Idadi ya hatua za mafunzo ya LoRA.
learning_ratesi lazima
Ainanumber
Chaguomsingi0.0005
0.000001 – 0.01
Kiwango cha ujifunzaji cha LoRA B-factor, kinachotumika pia kwa A ikiwa `lora_a_lr_multiplier=1`; chini ya muon, kinawakilisha kiwango sawa na AdamW kilichopimwa kwa match_rms_adamw. Kwa ratiba isiyobadilika, Krea inapendekeza masafa ya 3e-4–7e-4.
resolutionsi lazima
Ainaenum
Chaguomsingi768
7681024
Mwonekano wa mafunzo, ambapo 1024 hupendelea maelezo mazuri ya kiwango cha juu na 768 hutoa mafunzo yenye kasi takriban 1.7x, matumizi yaliyopunguzwa ya VRAM na ubora wa mtindo unaokaribia kufanana. Picha hupimwa ili kufunika mraba lengwa, kisha hukatwa katikati.
debug_datasetsi lazima
Ainaboolean
Chaguomsingifalse
Chaguo la kupakua mkusanyiko wa data linalofichua hasa kilichotumiwa na mafunzo, likifungwa kama kumbukumbu baada ya kujaza maelezo yaliyokosekana au kutengeneza maelezo kiotomatiki.
inahitajika

Tokeo

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "krea-2-trainer",
  "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": 300,
    "usd": "0.30",
    "charged": 300,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "images_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "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
    },
    "prompt_enhancement_system_prompt": "string",
    "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"
  }
}
Faili zako, chaguo lakoKila outputs[].url ni nakala kwenye hifadhi yetu: huhifadhiwa milele (hutozwa kwa GB kwa mwezi) au 7 siku bila malipo, kulingana na mpangilio wa akaunti yako au ?storage=.
Muundo uleule kwenye kila modelitype, url, content_type, width, height na duration, kwa picha, video na sauti. output ni kitu cha matokeo cha modeli yenyewe.
Sehemu za tokeo
lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}URL ya kupakua uzani wa LoRA wa Krea-2 uliofunzwa katika umbizo la safetensors.
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}Kiungo cha faili ya JSON iliyo na usanidi wa mafunzo/LoRA.
prompt_enhancement_system_prompt
string | nullKidokezo cha mfumo kinachorejeshwa pamoja na `auto_captioning` ikiwa imewezeshwa, ili kusaidia kuandika au kuboresha vidokezo vya uelekezaji kwa kutumia kanuni ileile ya maelezo kama data ya mafunzo iliyo na maelezo kiotomatiki.
debug_dataset
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullUpakuaji wa data ya mafunzo unaotolewa wakati `debug_dataset` imewezeshwa: kumbukumbu iliyo na mkusanyiko wa data uliotayarishwa na maelezo yake yaliyotengenezwa kiotomatiki.

Miundo zaidi: Mafunzo

Kwa mawakala wa AI: ukurasa huu katika Markdown unapatikana kwenye https://doitong.com/sw/developers/models/krea-2-trainer.md. Modeli na miongozo yote: https://doitong.com/developers/llms.txt