İçeriğe geç

LTX-2.3 22B Video to Video Trainer

Entegre et

Model kimliği ltx23-v2v-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/ltx23-v2v-trainer?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"

Bu istek: $27,00 27.000 API kredisi · ≈ ₽2.847,51 Bu sayfada çalıştır

API anahtarı al
Lightricks Eğitim 1–60 s #ltx2-video#fine-tuning#video-to-video

Referans videolardan video dönüşümü veya video koşullu üretim için bir LTX-2.3 22B LoRA'sı eğitir

Lightricks · Dosya

İlk sonucunuz burada görünecek

Aşağıda bir istek oluşturun ve API anahtarınızla çalıştırın. Çıktılar depolamamıza kopyalanır ve sonsuza kadar veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca saklanır.

İstek oluştur

Kontroller model şemasından oluşturulur. Değerleri değiştirdikçe kod ve fiyat güncellenir.

resolution varsayılan medium

Eğitim çözünürlüğü. Çözünürlüğün artırılması bellek gereksinimlerini yükseltir.

aspect_ratio varsayılan 1:1

Eğitim en-boy oranı.

•gerekli

Yalnızca görseller veya yalnızca videolar içeren veri kümesine ait ZIP arşivi URL'si; karma medya veri kümeleri desteklenmez. 10 veya daha fazla dosya, tercihen daha büyük bir koleksiyon hedefleyin. Görseller için kabul edilen uzantılar .png, .jpg, .jpeg; videolar için .mp4, .mov, .avi, .mkv'dir. Her caption dosyasının ilişkili medya dosyasıyla eşleşecek şekilde adlandırıldığı isteğe bağlı caption metin dosyaları medyaya eşlik edebilir.

varsayılan 2000

Toplam eğitim adımı sayısı.

Gelişmiş validation_negative_prompt · rank · validation_resolution · validation_aspect_ratio · trigger_phrase · learning_rate · number_of_frames · frame_rate · split_input_duration_threshold · first_frame_conditioning_p · validation_number_of_frames · validation_frame_rate · stg_scale · auto_scale_input · split_input_into_scenes · debug_dataset · validation
varsayılan worst quality, incons...

Doğrulama sırasında uygulanan negatif istem.

rank varsayılan 32

LoRA uyarlama derecesi; değer yükseldikçe artan bellek tüketimi karşılığında daha yüksek kapasite sağlar.

validation_resolution varsayılan high

Doğrulama sırasında kullanılan çözünürlük.

validation_aspect_ratio varsayılan 1:1

Doğrulama sırasında kullanılan en-boy oranı.

varsayılan

Eğitim sırasında açıklamaların başına eklenen LoRA stil etkinleştirme ifadesi.

varsayılan 0.0002

Artırıldığında eğitimde olası hızlanma ile aşırı uyum riskini dengeleyen optimizasyon öğrenme hızı.

varsayılan 89

Her eğitim örneğindeki kare sayısı. Sayının 8'e bölünmesinden kalan 1 olmalıdır; örnekler: 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97.

varsayılan 25

Saniye başına kare cinsinden ölçülen hedef video kare hızı.

varsayılan 30

Saniye cinsinden süre olarak ifade edilen sahne bölme tetikleyicisi: yalnızca eşikten uzun videolar bölünür.

varsayılan 0.1

Eğitimin ilk kare koşullandırmasını kullanma sıklığını azaltarak videodan videoya dönüşümü öne çıkarır; bu değer olasılığı belirler.

varsayılan 89

Her doğrulama videosundaki kare sayısı.

varsayılan 25

Saniye başına kare cinsinden ölçülen hedef doğrulama video kare hızı.

varsayılan 1

1.0 önerilen Spatio-Temporal Guidance (STG) ölçeği; 0.0 STG'yi kapatır.

varsayılan []

İstemleri referans videolarla eşleştiren doğrulama girdi listesi.

POST /run/ltx23-v2v-trainer?wait=20 fiyat → $27,00
# 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-v2v-trainer?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"

Bu isteği çalıştır

Anahtarınız bu tarayıcıda kalır: yalnızca Doitong API'ye gönderilir ve yalnızca Hatırla seçeneğini işaretlerseniz localStorage'a kaydedilir. API anahtarı al

LTX-2.3 22B Video to Video Trainer hakkında

Video dönüşümü için LTX-2.3 22B modeli üzerinde, en az yaklaşık 10 dosyanın önerildiği bir video veya görsel zip'iyle (mp4, mov, avi, mkv, png, jpg, jpeg) LoRA eğitir. `number_of_steps` 1-20000 (varsayılan 2000) arasındadır ve `frame_rate` varsayılan olarak 25'tir. `first_frame_conditioning_p` varsayılan olarak 0.1'dir. Doğrulama, referans videolar içeren en fazla 2 istem alır.

Parametreler

AdTür Varsayılanİzin verilen Açıklama
training_data_urlgerekli
Türstring
Yalnızca görseller veya yalnızca videolar içeren veri kümesine ait ZIP arşivi URL'si; karma medya veri kümeleri desteklenmez. 10 veya daha fazla dosya, tercihen daha büyük bir koleksiyon hedefleyin. Görseller için kabul edilen uzantılar .png, .jpg, .jpeg; videolar için .mp4, .mov, .avi, .mkv'dir. Her caption dosyasının ilişkili medya dosyasıyla eşleşecek şekilde adlandırıldığı isteğe bağlı caption metin dosyaları medyaya eşlik edebilir.
rankisteğe bağlı
Türenum
Varsayılan32
8163264128
LoRA uyarlama derecesi; değer yükseldikçe artan bellek tüketimi karşılığında daha yüksek kapasite sağlar.
number_of_stepsisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan2000
1 – 20.000
Toplam eğitim adımı sayısı.
learning_rateisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan0.0002
0,000001 – 1
Artırıldığında eğitimde olası hızlanma ile aşırı uyum riskini dengeleyen optimizasyon öğrenme hızı.
number_of_framesisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan89
9 – 121
Her eğitim örneğindeki kare sayısı. Sayının 8'e bölünmesinden kalan 1 olmalıdır; örnekler: 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97.
frame_rateisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan25
8 – 60
Saniye başına kare cinsinden ölçülen hedef video kare hızı.
resolutionisteğe bağlı
Türenum
Varsayılanmedium
lowmediumhigh
Eğitim çözünürlüğü. Çözünürlüğün artırılması bellek gereksinimlerini yükseltir.
aspect_ratioisteğe bağlı
Türenum
Varsayılan1:1
16:91:19:16
Eğitim en-boy oranı.
trigger_phraseisteğe bağlı
Türstring
Varsayılan
Eğitim sırasında açıklamaların başına eklenen LoRA stil etkinleştirme ifadesi.
auto_scale_inputisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılanfalse
Etkinleştirildiğinde videoyu istenen FPS ve kare sayısına uyacak şekilde otomatik ayarlar; görsel veri kümeleri değişmeden kalır.
split_input_into_scenesisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılantrue
Süre eşiğini aşan videolar için sahne bölme; true olduğunda etkinleştirilir.
split_input_duration_thresholdisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan30
1 – 60
Saniye cinsinden süre olarak ifade edilen sahne bölme tetikleyicisi: yalnızca eşikten uzun videolar bölünür.
debug_datasetisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılanfalse
Tam eğitim çalıştırmasından önce videoları, görselleri ve açıklamaları denetlemek için ön işleme inceleme modu. Etkinleştirildiğinde eğitici, işlenmiş eğitim veri kümesini manuel inceleme için indirilebilir bir arşivde döndürür.
first_frame_conditioning_pisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan0.1
0 – 1
Eğitimin ilk kare koşullandırmasını kullanma sıklığını azaltarak videodan videoya dönüşümü öne çıkarır; bu değer olasılığı belirler.
validationisteğe bağlı
Türobject[]
Varsayılan[]
≤ 2 öğe
İstemleri referans videolarla eşleştiren doğrulama girdi listesi.
validation[].promptgerekli
Türstring
Doğrulama sırasında kullanılan istem.
validation[].reference_video_urlgerekli
Türurl · video
≥ 1 characters
IC-LoRA doğrulaması sırasında dönüştürülecek videoyu URL'si üzerinden sağlayın.
validation_negative_promptisteğe bağlı
Türstring
Varsayılanworst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted
Doğrulama sırasında uygulanan negatif istem.
validation_number_of_framesisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan89
9 – 121
Her doğrulama videosundaki kare sayısı.
validation_frame_rateisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan25
8 – 60
Saniye başına kare cinsinden ölçülen hedef doğrulama video kare hızı.
validation_resolutionisteğe bağlı
Türenum
Varsayılanhigh
lowmediumhigh
Doğrulama sırasında kullanılan çözünürlük.
validation_aspect_ratioisteğe bağlı
Türenum
Varsayılan1:1
16:91:19:16
Doğrulama sırasında kullanılan en-boy oranı.
stg_scaleisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan1
0 – 3
1.0 önerilen Spatio-Temporal Guidance (STG) ölçeği; 0.0 STG'yi kapatır.
gerekli

Çıktı

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "ltx23-v2v-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": 27000,
    "usd": "27.00",
    "charged": 27000,
    "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
    },
    "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"
  }
}
Dosyalarınız, seçiminizHer outputs[].url, depolamamızdaki bir kopyadır: sonsuza kadar (GB-ay başına ücretli) veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca, hesap ayarınızla ya da ?storage= ile saklanır.
Her modelde aynı yapıGörüntüler, video ve ses için type, url, content_type, width, height ve duration aynıdır. output, modelin kendi sonuç nesnesidir.
Çıktı alanları
video
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullVarsa referans videolarının yanında gösterilen doğrulama videolarının URL'si.
lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}.safetensors biçimindeki eğitilmiş IC-LoRA ağırlık dosyasının URL'si.
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}Çıkarım uç noktası kurulumu için yapılandırma.
debug_dataset
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullYalnızca `debug_dataset` etkinleştirilen girdiler için kullanılabilen indirilebilir hata ayıklama arşivi; eğitim verileri önceden işlenmiştir ve kodu çözülmüş biçimde videolar içerir.

AI aracıları için: bu sayfanın Markdown biçimi şurada: https://doitong.com/tr/developers/models/ltx23-v2v-trainer.md. Tüm modeller ve kılavuzlar: https://doitong.com/developers/llms.txt