কনটেন্টে যান

ControlNet SDXL · Inpainting

ইন্টিগ্রেট করুন

মডেল id fast-sdxl-controlnet-canny/inpainting
# 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/fast-sdxl-controlnet-canny/inpainting?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "control_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "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"

এই অনুরোধ: ≈০.০১৪$ ১৪ API ক্রেডিট · ≈ ১.৫০₽ এই পেজে চালান

API কী পান
Stability AI ছবি সম্পাদনা দ্রুত #diffusion#controlnet#editing#manipulation

ControlNet SDXL ইনপেইন্টিং: কন্ট্রোল-ছবির গাইডেন্সের অধীনে ছবির একটি মাস্ক করা অঞ্চল পুনরায় আঁকে

Stability AI · ছবি

আপনার প্রথম ফলাফল এখানে আসবে

নিচে একটি রিকোয়েস্ট তৈরি করে আপনার API কী দিয়ে চালান। আউটপুট আমাদের স্টোরেজে কপি করা হয়, চিরকাল বা বিনামূল্যে ৭ দিন পর্যন্ত রাখা হয়।

একটি অনুরোধ তৈরি করুন

মডেল স্কিমা থেকে কন্ট্রোল তৈরি করা হয়। এগুলো পরিবর্তন করলে কোড ও মূল্য আপডেট হয়।

•আবশ্যক

আপনি যে ছবি জেনারেট করতে চান তা যতটা সম্ভব বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করুন, যাতে সেরা ফলাফল পাওয়া যায়।

•আবশ্যক
একটি ফাইল ড্রপ করুন, অথবা

কন্ট্রোল ছবির দিকে নির্দেশ করা URL।

•আবশ্যক image_url
একটি ফাইল ড্রপ করুন, অথবা

URL-এর মাধ্যমে দেওয়া জেনারেশনের শুরুর ছবি।

•আবশ্যক mask_url
একটি ফাইল ড্রপ করুন, অথবা

ইনপেইন্টিং মাস্কের দিকে নির্দেশ করা URL।

image_size

আউটপুটের মাত্রা; size না দিলে কন্ট্রোল ছবির ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারিত হয়।

num_images ডিফল্ট 1

জেনারেশনের জন্য অনুরোধ করা ছবির সংখ্যা।

অ্যাডভান্সড negative_prompt · safety_checker_version · format · request_id · controlnet_conditioning_scale · num_inference_steps · guidance_scale · strength · seed · enable_safety_checker · expand_prompt · loras · embeddings
ডিফল্ট

অনাকাঙ্ক্ষিত ছবির বিস্তারিত নির্দিষ্ট করা নেগেটিভ প্রম্পট। এটি রং, বস্তু, দৃশ্য বা সূক্ষ্ম বৈশিষ্ট্য ও গুণাবলি—যেমন গোঁফ, ব্লার বা কম রেজোলিউশন—বাদ দিতে পারে।

safety_checker_version ডিফল্ট v1

কাস্টম ViT safety checker (`v2`) এবং CompVis checker (`v1`, ডিফল্ট)-এর মধ্যে নির্বাচন করুন।

format ডিফল্ট jpeg

ফলাফল ছবির ফাইল ফরম্যাট।

ডিফল্ট

যে রিকোয়েস্ট থেকে response তৈরি হয়েছে, তার সঙ্গে response মিলিয়ে দেখার জন্য রিকোয়েস্ট identifier।

ডিফল্ট 0.5

ControlNet-এর মাধ্যমে প্রয়োগ করা কন্ডিশনিংয়ের শক্তি।

ডিফল্ট 35

চালানোর জন্য inference ধাপের সংখ্যা।

ডিফল্ট 7.5

ছবি নির্বাচনের জন্য প্রম্পট-অনুসরণের শক্তি, CFG (Classifier Free Guidance) হিসেবে প্রকাশ করা।

ডিফল্ট 0.95

জেনারেট করা ছবি ও প্রাথমিক ছবির মধ্যে সাদৃশ্যের মাত্রা।

Stable Diffusion-এ ছবি পুনরুৎপাদনের seed। মডেলের সংস্করণ, প্রম্পট এবং seed অপরিবর্তিত রাখলে প্রতিবার ছবি হুবহু পুনরুৎপাদন করা যায়।

ডিফল্ট []

ব্যবহারের জন্য নির্বাচিত LoRA weights, একটি list হিসেবে দেওয়া হয়।

ডিফল্ট []

ব্যবহারের জন্য নির্বাচিত embeddings, একটি list হিসেবে দেওয়া হয়।

POST /run/fast-sdxl-controlnet-canny/inpainting?wait=20 মূল্য → ০.০১৪$
# 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/fast-sdxl-controlnet-canny/inpainting?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "control_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "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"

এই অনুরোধ চালান

আপনার key এই ব্রাউজারেই থাকে: এটি শুধু Doitong API-তে পাঠানো হয় এবং Remember টিক দিলে কেবল localStorage-এ সংরক্ষিত হয়। একটি API কী পান

ControlNet SDXL · Inpainting সম্পর্কে

পুনরায় আঁকার এলাকা চিহ্নিত করে এমন একটি `prompt`, `control_image_url`, `image_url` এবং `mask_url` প্রয়োজন। `strength` 0.01 থেকে 1 পর্যন্ত (ডিফল্ট 0.95), আর `controlnet_conditioning_scale` 0 থেকে 1 পর্যন্ত। সর্বোচ্চ 8টি আউটপুট, 70টি ধাপ, LoRA ও এম্বেডিং সমর্থন।

প্যারামিটার

ক্যানোনিকাল নাম অথবা নেটিভ নাম—দুটো একসঙ্গে নয়—পাঠান। ক্যানোনিকাল নামগুলো

নামধরন ডিফল্টঅনুমোদিত বিবরণ
promptআবশ্যক
ধরনstring
আপনি যে ছবি জেনারেট করতে চান তা যতটা সম্ভব বিস্তারিতভাবে বর্ণনা করুন, যাতে সেরা ফলাফল পাওয়া যায়।
control_image_urlআবশ্যক
ধরনurl · image
কন্ট্রোল ছবির দিকে নির্দেশ করা URL।
controlnet_conditioning_scaleঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট0.5
০ – ১
ControlNet-এর মাধ্যমে প্রয়োগ করা কন্ডিশনিংয়ের শক্তি।
image_urlআবশ্যক image
ধরনurl · image
URL-এর মাধ্যমে দেওয়া জেনারেশনের শুরুর ছবি।
mask_urlআবশ্যক mask
ধরনurl · image
ইনপেইন্টিং মাস্কের দিকে নির্দেশ করা URL।
negative_promptঐচ্ছিক
ধরনstring
ডিফল্ট
অনাকাঙ্ক্ষিত ছবির বিস্তারিত নির্দিষ্ট করা নেগেটিভ প্রম্পট। এটি রং, বস্তু, দৃশ্য বা সূক্ষ্ম বৈশিষ্ট্য ও গুণাবলি—যেমন গোঁফ, ব্লার বা কম রেজোলিউশন—বাদ দিতে পারে।
image_sizeঐচ্ছিক
ধরনobject
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
আউটপুটের মাত্রা; size না দিলে কন্ট্রোল ছবির ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারিত হয়।
num_inference_stepsঐচ্ছিক
ধরনinteger
ডিফল্ট35
১ – ৭০
চালানোর জন্য inference ধাপের সংখ্যা।
guidance_scaleঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট7.5
০ – ২০
ছবি নির্বাচনের জন্য প্রম্পট-অনুসরণের শক্তি, CFG (Classifier Free Guidance) হিসেবে প্রকাশ করা।
strengthঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট0.95
০.০১ – ১
জেনারেট করা ছবি ও প্রাথমিক ছবির মধ্যে সাদৃশ্যের মাত্রা।
seedঐচ্ছিক
ধরনinteger | null
Stable Diffusion-এ ছবি পুনরুৎপাদনের seed। মডেলের সংস্করণ, প্রম্পট এবং seed অপরিবর্তিত রাখলে প্রতিবার ছবি হুবহু পুনরুৎপাদন করা যায়।
num_imagesঐচ্ছিক num_outputs
ধরনinteger
ডিফল্ট1
১ – ৮
জেনারেশনের জন্য অনুরোধ করা ছবির সংখ্যা।
lorasঐচ্ছিক
ধরনobject[]
ডিফল্ট[]
ব্যবহারের জন্য নির্বাচিত LoRA weights, একটি list হিসেবে দেওয়া হয়।
loras[].forceঐচ্ছিক
ধরনboolean
ডিফল্টfalse
embedding ব্যবহার বাধ্যতামূলক কি না: true সেট করলে এটি বাধ্যতামূলক হয়।
loras[].pathআবশ্যক
ধরনstring
LoRA weight-এর উৎস, যা safetensors weights-এ resolve হওয়া HF মডেল identifier অথবা URL বা path-এর মাধ্যমে নির্দিষ্ট safetensors ফাইল হিসেবে দেওয়া হয়।
loras[].scaleঐচ্ছিক
ধরনnumber
ডিফল্ট1
০ – ১
বেস মডেলে মার্জ করার আগে LoRA-এর ওজনে প্রয়োগ করা গুণক।
embeddingsঐচ্ছিক
ধরনobject[]
ডিফল্ট[]
ব্যবহারের জন্য নির্বাচিত embeddings, একটি list হিসেবে দেওয়া হয়।
embeddings[].pathআবশ্যক
ধরনstring
URL বা ফাইল path দ্বারা নির্দিষ্ট embedding weights।
embeddings[].tokensঐচ্ছিক
ধরনstring[]
Embedding টোকেন list; বাদ দিলে স্বয়ংক্রিয় নামকরণ উপলভ্য: embedding ফাইলের প্রতিটি vector <s0>, <s1>, ... ক্রম থেকে একটি টোকেন পায়।
enable_safety_checkerঐচ্ছিক
ধরনboolean
ডিফল্টtrue
নিরাপত্তা পরীক্ষক সক্রিয়করণ; true পরীক্ষা সক্ষম করে।
safety_checker_versionঐচ্ছিক
ধরনenum
ডিফল্টv1
v1v2
কাস্টম ViT safety checker (`v2`) এবং CompVis checker (`v1`, ডিফল্ট)-এর মধ্যে নির্বাচন করুন।
expand_promptঐচ্ছিক
ধরনboolean
ডিফল্টfalse
অতিরিক্ত প্রম্পটসহ প্রম্পট expansion, true হলে সক্রিয়।
formatঐচ্ছিক
ধরনenum
ডিফল্টjpeg
jpegpng
ফলাফল ছবির ফাইল ফরম্যাট।
request_idঐচ্ছিক
ধরনstring
ডিফল্ট
যে রিকোয়েস্ট থেকে response তৈরি হয়েছে, তার সঙ্গে response মিলিয়ে দেখার জন্য রিকোয়েস্ট identifier।
আবশ্যক ক্যানোনিকাল নাম, এটিও গ্রহণযোগ্য

ফাইল প্যারামিটার হিসেবে একটি পাবলিক https:// URL, 10 MB পর্যন্ত একটি data: URI, অথবা আপলোডের file_url গ্রহণ করা হয়। ফাইল

আউটপুট

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "fast-sdxl-controlnet-canny/inpainting",
  "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": 14,
    "usd": "0.014",
    "charged": 14,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "control_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string"
  },
  "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"
  }
}
আপনার ফাইল, আপনার পছন্দপ্রতিটি outputs[].url আমাদের স্টোরেজে একটি কপি: চিরকাল রাখা হয় (প্রতি GB-মাস অনুযায়ী অর্থপ্রদত্ত) অথবা অ্যাকাউন্ট সেটিংস বা ?storage= অনুযায়ী বিনামূল্যে ৭ দিন পর্যন্ত।
প্রতিটি মডেলে একই গঠনছবি, ভিডিও এবং অডিও—সব ক্ষেত্রেই type, url, content_type, width, height এবং duration। output হলো মডেলের নিজস্ব ফলাফল অবজেক্ট।
আউটপুটের ফিল্ড
images
array of object {url, width, height, content_type}জেনারেট করা ছবিগুলোর ফাইল তথ্য।
timings
object
seed
integerছবি-জেনারেশনের সিড, যার মধ্যে ইনপুটে সিড না থাকলে এলোমেলোভাবে নির্বাচিত মানটিও অন্তর্ভুক্ত; অন্যথায় প্রদত্ত মানটি পুনরাবৃত্তি করে।
has_nsfw_concepts
array of booleanজেনারেট করা ছবিতে NSFW ধারণা রয়েছে কি না নির্দেশ করে।
prompt
stringছবি জেনারেশনের সময় ব্যবহৃত প্রম্পট।

আরও মডেল: ছবি সম্পাদনা

AI এজেন্টদের জন্য: এই পৃষ্ঠাটি Markdown হিসেবে এখানে আছে https://doitong.com/bn/developers/models/fast-sdxl-controlnet-canny/inpainting.md. সব মডেল ও গাইড: https://doitong.com/developers/llms.txt