İçeriğe geç

Sam 3 · Video RLE

Entegre et

Model kimliği sam-3/video-rle
# 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/sam-3/video-rle?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }'

# 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"

Örnekteki gibi dosyalar: $0,095 95 API kredisi · ≈ ₽9,95 dosyalarınız çalıştırmadan önce ölçülür Bu sayfada çalıştır

API anahtarı al
Meta Videodan Videoya #segmentation#mask#real-time#rle

Maske URL'siyle başlatma, kare dizini denetimi ve daha düşük algılama eşiği tabanıyla video segmentasyonu

Meta · Video

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.

varsayılan

'person, cloth' gibi virgülle ayrılmış açıklamalar üzerinden birden fazla izlenen nesneyi destekleyen segmentasyon istemi.

•gerekli video_url
Dosyayı bırakın veya

Segmentasyon için video URL'si.

Gelişmiş mask · detection_threshold · frame_index · apply_mask · boundingbox_zip · point_prompts · box_prompts
mask_url
Dosyayı bırakın veya

İlk uygulama için maske URL'si.

varsayılan 0.5

Mevcut nesneler için varsayılanı 0.5, yeni nesneler için 0.7 olan algılama güven eşiği. 0.0–1.0 aralığında daha küçük değerler, daha fazla algılama karşılığında kesinlikten ödün verir; metin istemleri başarısız olduğunda 0.2–0.3 deneyin.

varsayılan 0

mask_url sağlandığında ilk etkileşim için karenin dizini.

varsayılan []

Kare dizinlerini belirten nokta istemi listesi.

varsayılan []

Her girdi için isteğe bağlı bir frame_index içeren kutu istemi listesi.

POST /run/sam-3/video-rle?wait=20 fiyat → $0,095
# 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/sam-3/video-rle?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }'

# 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

Sam 3 · Video RLE hakkında

Videoyu SAM 3 ile segmentlere ayırır; `frame_index` konumunda uygulanan metin `prompt`u, nokta veya kutu istemleri ya da `mask_url` içindeki başlangıç maskesi kullanılır. `detection_threshold` 0.01 ile 1 arasındadır; metin istemleri başarısız olduğunda 0.2 ile 0.3 gibi daha düşük değerler yardımcı olabilir. `boundingbox_zip` ile kare başına sınırlayıcı kutu zip'i döndürebilir.

Parametreler

Kanonik adı veya yerel adı gönderin; ikisini birden göndermeyin. Kanonik adlar

AdTür Varsayılanİzin verilen Açıklama
video_urlgerekli video
Türurl · video
Segmentasyon için video URL'si.
mask_urlisteğe bağlı mask
Türurl · image
İlk uygulama için maske URL'si.
promptisteğe bağlı
Türstring
Varsayılan
'person, cloth' gibi virgülle ayrılmış açıklamalar üzerinden birden fazla izlenen nesneyi destekleyen segmentasyon istemi.
point_promptsisteğe bağlı
Türobject[]
Varsayılan[]
Kare dizinlerini belirten nokta istemi listesi.
point_prompts[].xisteğe bağlı
Türinteger | null
İstemin X ekseni üzerindeki konumu.
point_prompts[].yisteğe bağlı
Türinteger | null
İstemin Y ekseni üzerindeki konumu.
point_prompts[].labelisteğe bağlı
Türenum
01
Ön plan/arka plan etiketi: 1 ön planı, 0 arka planı belirtir.
point_prompts[].object_idisteğe bağlı
Türinteger | null
Tek bir nesneyi iyileştiren istemleri gruplandıran isteğe bağlı tanımlayıcı. Metin de istem olarak sağlanırsa bu tanımlayıcı, noktaların hangi algılanan nesneyi iyileştireceğini belirler.
point_prompts[].frame_indexisteğe bağlı
Türinteger | null
Etkileşim için kareyi tanımlayan dizin.
box_promptsisteğe bağlı
Türobject[]
Varsayılan[]
Her girdi için isteğe bağlı bir frame_index içeren kutu istemi listesi.
box_prompts[].x_ministeğe bağlı
Türinteger | null
Kutunun minimum x koordinatı.
box_prompts[].y_ministeğe bağlı
Türinteger | null
Kutunun minimum y koordinatı.
box_prompts[].x_maxisteğe bağlı
Türinteger | null
Kutu için maksimum X koordinatı.
box_prompts[].y_maxisteğe bağlı
Türinteger | null
Kutu için maksimum Y koordinatı.
box_prompts[].object_idisteğe bağlı
Türinteger | null
Tek bir nesneyi iyileştiren kutuları gruplandıran isteğe bağlı tanımlayıcı.
box_prompts[].frame_indexisteğe bağlı
Türinteger | null
Etkileşim için kareyi tanımlayan dizin.
apply_maskisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılanfalse
Videoya maskeleme uygulanıp uygulanmayacağı.
boundingbox_zipisteğe bağlı
Türboolean
Varsayılanfalse
Her kare için sınırlayıcı kutu bindirmelerini içeren bir ZIP arşivinin döndürülüp döndürülmeyeceği.
detection_thresholdisteğe bağlı
Türnumber
Varsayılan0.5
0,01 – 1
Mevcut nesneler için varsayılanı 0.5, yeni nesneler için 0.7 olan algılama güven eşiği. 0.0–1.0 aralığında daha küçük değerler, daha fazla algılama karşılığında kesinlikten ödün verir; metin istemleri başarısız olduğunda 0.2–0.3 deneyin.
frame_indexisteğe bağlı
Türinteger
Varsayılan0
mask_url sağlandığında ilk etkileşim için karenin dizini.
gerekli Kanonik ad, bu ad da kabul edilir

Dosya parametreleri herkese açık bir https:// URL'si, 10 MB'a kadar bir data: URI'si veya yüklenen bir dosyanın file_url değerini kabul eder. Dosyalar

Çıktı

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "sam-3/video-rle",
  "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": 95,
    "usd": "0.095",
    "charged": 95,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  },
  "output": {
    "video": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_name": "0-output.mp4",
      "file_size": 1843200
    },
    "boundingbox_frames_zip": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_name": "0-output.mp4",
      "file_size": 1843200
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "video",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1280,
      "height": 720,
      "duration": 5,
      "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}Segmentasyon tarafından üretilen video.
boundingbox_frames_zip
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullHer kare için sınırlayıcı kutu bindirmelerinin ZIP arşivi.

Daha fazla model: Videodan Videoya

AI aracıları için: bu sayfanın Markdown biçimi şurada: https://doitong.com/tr/developers/models/sam-3/video-rle.md. Tüm modeller ve kılavuzlar: https://doitong.com/developers/llms.txt