ข้ามไปยังเนื้อหา

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

ผสานการทำงาน

ID โมเดล ltx23-trainer-v2/a2a
# 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/a2a?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"

คำขอนี้: $4.60 4,600 เครดิต API · ≈ ₽485.13 เรียกใช้ในหน้านี้

รับคีย์ API
Lightricks การฝึกโมเดล 1–60 s

ฝึก LoRA ของ LTX 2.3 ที่แมปคลิปเสียงอ้างอิงไปยังคลิปเสียงเป้าหมายจากตัวอย่างที่จับคู่กัน

Lightricks · ไฟล์

ผลลัพธ์แรกของคุณจะแสดงที่นี่

สร้างคำขอด้านล่างและเรียกใช้ด้วยคีย์ API ของคุณ เอาต์พุตจะถูกคัดลอกไปยังพื้นที่จัดเก็บของเรา และเก็บไว้ตลอดไปหรือฟรี 7 วัน

สร้างคำขอ

ตัวควบคุมสร้างจากสคีมาของโมเดล โค้ดและราคาจะอัปเดตเมื่อคุณเปลี่ยนค่า

resolution ค่าเริ่มต้น medium

ความละเอียดสำหรับการฝึก การเพิ่มความละเอียดจะเพิ่มความต้องการหน่วยความจำ

aspect_ratio ค่าเริ่มต้น 1:1

อัตราส่วนภาพสำหรับการฝึก

•จำเป็น

URL ของ `.zip` ที่มีข้อมูลฝึก ซึ่งจัดระเบียบตามโหมดการฝึกที่เลือก ไฟล์สื่อแต่ละไฟล์อาจมีคำบรรยาย `.txt` ที่มีชื่อฐานตรงกัน

ค่าเริ่มต้น 2000

จำนวนขั้นตอนการฝึกทั้งหมด

ขั้นสูง validation_negative_prompt · rank · validation_resolution · validation_aspect_ratio · trigger_phrase · learning_rate · number_of_frames · frame_rate · split_input_duration_threshold · audio_duration_seconds · validation_number_of_frames · validation_frame_rate · stg_scale · auto_scale_input · split_input_into_scenes · debug_dataset · audio_normalize · audio_preserve_pitch · validation
ค่าเริ่มต้น blurry, out of focus,...

พรอมต์เชิงลบที่ใช้ระหว่างการตรวจสอบ ซึ่งใช้กระบวนการพรีวิวแบบขั้นตอนเดียว เนื่องจากกระบวนการดังกล่าวประมาณการอนุมานสำหรับการใช้งานจริงแบบกลั่นที่มีสองขั้นตอน คำแนะนำและคุณภาพพรีวิวจึงแตกต่างจากผลลัพธ์สุดท้าย

rank ค่าเริ่มต้น 32

อันดับการปรับใช้ LoRA ซึ่งแลกการใช้หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นกับความจุที่มากขึ้นเมื่อเพิ่มค่าการตั้งค่า

validation_resolution ค่าเริ่มต้น high

ความละเอียดที่ใช้ระหว่างการตรวจสอบ

validation_aspect_ratio ค่าเริ่มต้น 1:1

อัตราส่วนภาพที่ใช้ระหว่างการตรวจสอบ

ค่าเริ่มต้น

วลีเปิดใช้สไตล์ LoRA ซึ่งแทรกไว้ที่จุดเริ่มต้นของคำบรรยายระหว่างการฝึก

ค่าเริ่มต้น 0.0002

อัตราการเรียนรู้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ

ค่าเริ่มต้น 89

จำนวนเฟรมของแต่ละตัวอย่างฝึก เมื่อนำจำนวนดังกล่าวหารด้วย 8 ต้องเหลือเศษ 1 ตัวอย่างได้แก่ 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97

ค่าเริ่มต้น 24

อัตราเฟรมเป้าหมายของวิดีโอฝึกในหน่วยเฟรมต่อวินาที อัตราดั้งเดิมของ LTX-2.3 คือ 24

ค่าเริ่มต้น 30

ทริกเกอร์การแยกฉากที่ระบุเป็นระยะเวลาในหน่วยวินาที: จะแยกเฉพาะวิดีโอที่ยาวกว่าเกณฑ์

ค่าเริ่มต้น 5

บักเก็ตระยะเวลาเสียงในหน่วยวินาที ซึ่งจำเป็นสำหรับโหมดที่มีเฉพาะเสียง เนื่องจากไม่มีจำนวนเฟรมวิดีโอสำหรับใช้คำนวณความยาว เป้าหมายนี้กำหนดการจัดการคลิป: เสียงส่วนเกินจะถูกตัด ส่วนคลิปที่สั้นกว่าเป้าหมายจะถูกข้าม

ค่าเริ่มต้น 89

จำนวนเฟรมของวิดีโอการตรวจสอบแต่ละรายการ

ค่าเริ่มต้น 24

อัตราเฟรมเป้าหมายของวิดีโอการตรวจสอบในหน่วยเฟรมต่อวินาที โดย LTX-2.3 ทำงานดั้งเดิมที่ 24

ค่าเริ่มต้น 1

สเกล Spatio-Temporal Guidance (STG) โดยแนะนำให้ใช้ 1.0 และ 0.0 จะปิดใช้ STG

ค่าเริ่มต้น []

รายการพรอมต์สำหรับการตรวจสอบ ซึ่งจับคู่แต่ละพรอมต์กับคลิปเสียงอ้างอิง

POST /run/ltx23-trainer-v2/a2a?wait=20 ใบเสนอราคา → $4.60
# 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/a2a?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"

เรียกใช้คำขอนี้

คีย์ของคุณจะอยู่ในเบราว์เซอร์นี้ โดยส่งไปยัง Doitong API เท่านั้น และจะบันทึกใน localStorage ก็ต่อเมื่อคุณเลือกจดจำ รับคีย์ API

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

ปรับแต่ง LoRA สำหรับการแปลงเสียงเป็นเสียงจากไฟล์ `.zip` ของตัวอย่างที่จับคู่กันใน `training_data_url` โดย `rank` อยู่ที่ 8 ถึง 128, `number_of_steps` อยู่ที่ 100 ถึง 10000 และ `audio_duration_seconds` อยู่ที่ 0.5 ถึง 60 ที่นี่จะไม่แบ่งฉาก ดังนั้นควรส่งคลิปที่แบ่งไว้ล่วงหน้า ผลลัพธ์ประกอบด้วยน้ำหนัก LoRA และไฟล์ config

พารามิเตอร์

ชื่อประเภท ค่าเริ่มต้นค่าที่อนุญาต คำอธิบาย
training_data_urlจำเป็น
ประเภทstring
URL ของ `.zip` ที่มีข้อมูลฝึก ซึ่งจัดระเบียบตามโหมดการฝึกที่เลือก ไฟล์สื่อแต่ละไฟล์อาจมีคำบรรยาย `.txt` ที่มีชื่อฐานตรงกัน
rankไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้น32
8163264128
อันดับการปรับใช้ LoRA ซึ่งแลกการใช้หน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นกับความจุที่มากขึ้นเมื่อเพิ่มค่าการตั้งค่า
number_of_stepsไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น2000
100 – 10,000
จำนวนขั้นตอนการฝึกทั้งหมด
learning_rateไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น0.0002
0.000001 – 1
อัตราการเรียนรู้สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพ
number_of_framesไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น89
9 – 121
จำนวนเฟรมของแต่ละตัวอย่างฝึก เมื่อนำจำนวนดังกล่าวหารด้วย 8 ต้องเหลือเศษ 1 ตัวอย่างได้แก่ 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97
frame_rateไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น24
8 – 60
อัตราเฟรมเป้าหมายของวิดีโอฝึกในหน่วยเฟรมต่อวินาที อัตราดั้งเดิมของ LTX-2.3 คือ 24
resolutionไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้นmedium
lowmediumhigh
ความละเอียดสำหรับการฝึก การเพิ่มความละเอียดจะเพิ่มความต้องการหน่วยความจำ
aspect_ratioไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้น1:1
16:91:19:16
อัตราส่วนภาพสำหรับการฝึก
trigger_phraseไม่บังคับ
ประเภทstring
ค่าเริ่มต้น
วลีเปิดใช้สไตล์ LoRA ซึ่งแทรกไว้ที่จุดเริ่มต้นของคำบรรยายระหว่างการฝึก
auto_scale_inputไม่บังคับ
ประเภทboolean
ค่าเริ่มต้นfalse
การปรับวิดีโออัตโนมัติให้ตรงกับ FPS และจำนวนเฟรมที่ร้องขอเมื่อเปิดใช้ ส่วนชุดข้อมูลรูปภาพจะไม่เปลี่ยนแปลง
split_input_into_scenesไม่บังคับ
ประเภทboolean
ค่าเริ่มต้นfalse
การควบคุมการแยกฉาก ซึ่งจะถูกละเว้นระหว่างการเตรียมเสียงเป้าหมาย/เสียงอ้างอิงแบบจับคู่สำหรับ a2a เนื่องจากการแยกจะทำให้คู่ไม่ซิงค์กัน ปิดใช้สำหรับ a2a และส่งคลิปที่แยกไว้ล่วงหน้า
split_input_duration_thresholdไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น30
1 – 60
ทริกเกอร์การแยกฉากที่ระบุเป็นระยะเวลาในหน่วยวินาที: จะแยกเฉพาะวิดีโอที่ยาวกว่าเกณฑ์
debug_datasetไม่บังคับ
ประเภทboolean
ค่าเริ่มต้นfalse
โหมดตรวจสอบการประมวลผลล่วงหน้าสำหรับตรวจสอบวิดีโอ รูปภาพ และคำบรรยายก่อนการฝึกแบบเต็ม เมื่อเปิดใช้ เทรนเนอร์จะส่งคืนชุดข้อมูลฝึกที่ประมวลผลแล้วในไฟล์เก็บถาวรที่ดาวน์โหลดได้เพื่อการตรวจสอบด้วยตนเอง
audio_normalizeไม่บังคับ
ประเภทboolean
ค่าเริ่มต้นtrue
การปรับมาตรฐานพีกของเสียงเพื่อรักษาระดับให้สม่ำเสมอตลอดชุดข้อมูล
audio_preserve_pitchไม่บังคับ
ประเภทboolean
ค่าเริ่มต้นtrue
การคงระดับเสียงระหว่างปรับความยาวเสียงให้พอดี แทนการตัดหรือเติมช่วงเสียง
audio_duration_secondsไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น5
0.5 – 60
บักเก็ตระยะเวลาเสียงในหน่วยวินาที ซึ่งจำเป็นสำหรับโหมดที่มีเฉพาะเสียง เนื่องจากไม่มีจำนวนเฟรมวิดีโอสำหรับใช้คำนวณความยาว เป้าหมายนี้กำหนดการจัดการคลิป: เสียงส่วนเกินจะถูกตัด ส่วนคลิปที่สั้นกว่าเป้าหมายจะถูกข้าม
validationไม่บังคับ
ประเภทobject[]
ค่าเริ่มต้น[]
≤ 2 รายการ
รายการพรอมต์สำหรับการตรวจสอบ ซึ่งจับคู่แต่ละพรอมต์กับคลิปเสียงอ้างอิง
validation[].promptจำเป็น
ประเภทstring
พรอมต์ที่ใช้ระหว่างการตรวจสอบ
validation[].reference_audio_urlจำเป็น
ประเภทurl · audio
≥ 1 characters
URL เสียงอ้างอิงที่ใช้ปรับเงื่อนไขการสร้างเสียง
validation_negative_promptไม่บังคับ
ประเภทstring
ค่าเริ่มต้นblurry, 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.
พรอมต์เชิงลบที่ใช้ระหว่างการตรวจสอบ ซึ่งใช้กระบวนการพรีวิวแบบขั้นตอนเดียว เนื่องจากกระบวนการดังกล่าวประมาณการอนุมานสำหรับการใช้งานจริงแบบกลั่นที่มีสองขั้นตอน คำแนะนำและคุณภาพพรีวิวจึงแตกต่างจากผลลัพธ์สุดท้าย
validation_number_of_framesไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น89
9 – 121
จำนวนเฟรมของวิดีโอการตรวจสอบแต่ละรายการ
validation_frame_rateไม่บังคับ
ประเภทinteger
ค่าเริ่มต้น24
8 – 60
อัตราเฟรมเป้าหมายของวิดีโอการตรวจสอบในหน่วยเฟรมต่อวินาที โดย LTX-2.3 ทำงานดั้งเดิมที่ 24
validation_resolutionไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้นhigh
lowmediumhigh
ความละเอียดที่ใช้ระหว่างการตรวจสอบ
validation_aspect_ratioไม่บังคับ
ประเภทenum
ค่าเริ่มต้น1:1
16:91:19:16
อัตราส่วนภาพที่ใช้ระหว่างการตรวจสอบ
stg_scaleไม่บังคับ
ประเภทnumber
ค่าเริ่มต้น1
0 – 3
สเกล Spatio-Temporal Guidance (STG) โดยแนะนำให้ใช้ 1.0 และ 0.0 จะปิดใช้ STG
จำเป็น

เอาต์พุต

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "ltx23-trainer-v2/a2a",
  "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": 4600,
    "usd": "4.60",
    "charged": 4600,
    "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"
  }
}
ไฟล์ของคุณ คุณเลือกเองทุก outputs[].url คือสำเนาบนพื้นที่จัดเก็บของเรา: เก็บไว้ตลอดไป (คิดค่าบริการต่อ GB-เดือน) หรือฟรี 7 วัน โดยกำหนดได้ในการตั้งค่าบัญชีหรือ ?storage=
รูปแบบเดียวกันในทุกโมเดลtype, url, content_type, width, height และ duration สำหรับภาพ วิดีโอ และเสียงเหมือนกันทั้งหมด ส่วน output คือออบเจ็กต์ผลลัพธ์ของโมเดลเอง
ฟิลด์ของเอาต์พุต
video
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullพรีวิววิดีโอรวมจากการตรวจสอบ เมื่อมีให้ใช้สำหรับเอนด์พอยต์ที่สร้างวิดีโอ
audio
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullเสียงรวมจากการตรวจสอบ ซึ่งให้เป็นพรีวิวเมื่อมีสำหรับเส้นทางเฉพาะเสียงเหล่านี้: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a และ /v2a
lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}URL สำหรับน้ำหนัก LoRA ที่ฝึกแล้วในรูปแบบ .safetensors
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}การกำหนดค่าสำหรับการตั้งค่าเอนด์พอยต์การอนุมาน
debug_dataset
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullเอาต์พุตดีบักที่พร้อมใช้งานเมื่อเปิดใช้ `debug_dataset`: ไฟล์เก็บถาวรที่ดาวน์โหลดได้และมีข้อมูลฝึกหลังการประมวลผลล่วงหน้า

โมเดลเพิ่มเติม: การฝึกโมเดล

สำหรับเอเจนต์ AI: หน้า Markdown นี้อยู่ที่ https://doitong.com/th/developers/models/ltx23-trainer-v2/a2a.md. โมเดลและคู่มือทั้งหมด: https://doitong.com/developers/llms.txt