Flux Kontext Lora · Inpaint

שילוב

מזהה מודל flux-kontext-lora/inpaint

# 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/flux-kontext-lora/inpaint?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "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",
    "reference_image_url": "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"

const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-kontext-lora/inpaint?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "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",
    "reference_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");

import os
import requests

API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "image": "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",
    "reference_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-kontext-lora/inpaint", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])

# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/he/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.ru/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
  "model_id": "flux-kontext-lora/inpaint",
  "input": {
    "image": "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",
    "reference_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }
}

קראו למודל Flux Kontext Lora · Inpaint (flux-kontext-lora/inpaint) דרך Doitong API. תיעוד לסוכנים: https://doitong.com/he/developers/models/flux-kontext-lora/inpaint.md

POST https://api.doitong.ru/v1/run/flux-kontext-lora/inpaint?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "image": "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",
  "reference_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
  "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}

אם סטטוס התגובה הוא "queued" או "running", בצעו polling ל־GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 עד שהוא יהיה "succeeded"; הקבצים נמצאים ב־outputs[].url. שליחת POST ל־https://api.doitong.ru/v1/quote/flux-kontext-lora/inpaint עם אותו גוף מחזירה את המחיר המדויק לפני ההרצה.

בקשה זו: ≈⁨‏0.035 ‏$⁩ 35 קרדיטי API · ≈ ⁨‏3.77 ‏₽⁩ הרצה בדף הזה

קבלת מפתח API

Black Forest Labs עריכת תמונה קלטים מסוג רפרנס #image-editing#image-inpainting#image-to-image

צביעה פנימית ב־Kontext LoRA באמצעות מסכה ותמונת ייחוס

OpenAPI Markdown

נוצר ב-Doitong

יצירות ציבוריות שנוצרו עם Flux Kontext Lora על ידי קהילת Doitong. אפשר להשתמש מחדש בפרומפט בלחיצה אחת.

יצירות ציבוריות שמוצגות: 9

Close-up portrait seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lemb... — Close-up portrait seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi...

Prompt Details Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut ... — Prompt Details Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi...

Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikel... — Seorang wanita berkulit pucat berdiri setengah tubuh di dalam air berwarna lembut kebiruan, dikelilingi bunga teratai berkelopak penuh yang bermekaran indah di permukaan air. Rambutnya pirang pucat tersanggul longgar dengan beberapa helaian tipis jatuh alami membingkai sisi wajahnya. Ia memeluk...

"Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat men... — "Potret sinematik ultra-realistis close-up seorang anak laki-laki kecil (balita) yang sangat menggemaskan dengan mata cokelat besar yang ekspresif, rambut hitam berantakan yang tebal, mengenakan kaus putih kerah henley. Dia berpose dengan kedua tangan terkatup di depan dada, menunjukkan senyum...

Foto sinematik hiper-realistis resolusi tinggi menampilkan seorang pria muda Indonesia dengan tub... — Foto sinematik hiper-realistis resolusi tinggi menampilkan seorang pria muda Indonesia dengan tubuh ramping dan proporsional, rambut hitam pendek agak acak, mengenakan jaket kulit hitam, celana riding fit, dan sepatu motor. Ia sedang melakukan aksi freestyle ekstrem dengan motor sport 500cc...

בנה בקשה

הפקדים נוצרים מסכמת המודל. הקוד והמחיר מתעדכנים כשמשנים אותם.

prompt •חובה

הנחיה המכוונת את משימת יצירת התמונה מתמונה.

image •חובה image_url

גרור קובץ, או

כתובת URL של תמונה המזהה את קלט הצביעה מחדש.

reference_image_url •חובה

גרור קובץ, או

כתובת URL של תמונת ייחוס המשמשת לצביעה מחדש.

mask •חובה mask_url

גרור קובץ, או

כתובת URL של מסכת הצביעה מחדש.

num_outputs num_images ברירת מחדל 1

מספר התמונות המבוקש ליצירה.

מתקדם output_format · acceleration · num_inference_steps · guidance_scale · strength · seed · enable_safety_checker · loras

output_format ברירת מחדל png

פורמט הקובץ של התמונה שהתקבלה.

acceleration ברירת מחדל none

האצת היצירה, כאשר הגדרות גבוהות יותר מקצרות את הזמן הדרוש להפקת התוצאות.

num_inference_steps ברירת מחדל 30

מספר שלבי ההסקה לביצוע.

guidance_scale ברירת מחדל 2.5

עוצמת ההיצמדות להנחיה עבור בחירת תמונה, המבוטאת כ-CFG (Classifier Free Guidance).

strength ברירת מחדל 0.88

הגדרת עוצמת התמונה ההתחלתית, שבה מודל זה מעדיף ערכים גבוהים יותר.

seed

seed לתמונות ניתנות לשחזור: הנחיה ו־seed זהים מפיקים תמונה זהה כאשר גרסת המודל לא השתנתה.

loras ברירת מחדל []

LoRA-ים שההשפעה המשולבת שלהם מפיקה את התמונה שנוצרת, ללא הגבלה על מספרם.

POST /run/flux-kontext-lora/inpaint?wait=20 הצעת מחיר → ⁨‏0.035 ‏$⁩

# 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/flux-kontext-lora/inpaint?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "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",
    "reference_image_url": "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"

const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
  "Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
  "Content-Type": "application/json",
};

// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/flux-kontext-lora/inpaint?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image": "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",
    "reference_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);

// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
  res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
  request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");

import os
import requests

API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "image": "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",
    "reference_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/flux-kontext-lora/inpaint", params={"wait": 20}, json=payload, headers=headers)
request = r.json()
if not r.ok:
    raise RuntimeError(request["error"]["code"] + ": " + request["error"]["message"])

# Not finished yet: long-poll until it is
while request["status"] in ("queued", "running"):
    request = requests.get(API + "/requests/" + request["id"], params={"wait": 20}, headers=headers).json()
if request["status"] != "succeeded":
    raise RuntimeError(request["error"])
print([o["url"] for o in request["outputs"]], request["cost"]["credits"], "API credits", "$" + request["cost"]["usd"])

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "flux-kontext-lora/inpaint",
      "input": {
        "image": "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",
        "reference_image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
        "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

הרצת הבקשה הזו

מפתח API

המפתח שלך נשאר בדפדפן הזה: הוא נשלח רק אל Doitong API ונשמר ב-localStorage רק אם מסמנים זכור. זכור בדפדפן הזה קבל מפתח API

מידע על Flux Kontext Lora · Inpaint

ממלא את האזור המסומן במסכה שסופקה ב־`mask_url` בתוך `image_url`, באמצעות `reference_image_url` ו־`prompt` נדרשים. `strength` מ־0.01 עד 1, ברירת מחדל 0.88, וניתן למזג `loras` מותאמים. כולל גם `acceleration`, 10 עד 50 צעדים ועד 4 פלטים.

פרמטרים

שלח את השם הקנוני או את השם המקומי, לא את שניהם. שמות קנוניים

שםסוג ברירת מחדלמותר תיאור

image_urlחובה image

סוגurl · image

כתובת URL של תמונה המזהה את קלט הצביעה מחדש.

promptחובה

סוגstring

הנחיה המכוונת את משימת יצירת התמונה מתמונה.

num_inference_stepsאופציונלי

סוגinteger

ברירת מחדל30

10 – 50

מספר שלבי ההסקה לביצוע.

seedאופציונלי

סוגinteger | null

seed לתמונות ניתנות לשחזור: הנחיה ו־seed זהים מפיקים תמונה זהה כאשר גרסת המודל לא השתנתה.

guidance_scaleאופציונלי

סוגnumber

ברירת מחדל2.5

0 – 20

עוצמת ההיצמדות להנחיה עבור בחירת תמונה, המבוטאת כ-CFG (Classifier Free Guidance).

num_imagesאופציונלי num_outputs

סוגinteger

ברירת מחדל1

1 – 4

מספר התמונות המבוקש ליצירה.

enable_safety_checkerאופציונלי

סוגboolean

ברירת מחדלtrue

בדיקת בטיחות, שמחזירה תמונות שחורות במקום תמונות שסומנו כלא בטוחות. ערך true מאפשר את הבדיקה; false משבית אותה רק עבור חשבונות מורשים, בעוד שבקשות ללא הרשאה נבדקות בכל מקרה.

output_formatאופציונלי

סוגenum

ברירת מחדלpng

jpegpng

פורמט הקובץ של התמונה שהתקבלה.

lorasאופציונלי

סוגobject[]

ברירת מחדל[]

LoRA-ים שההשפעה המשולבת שלהם מפיקה את התמונה שנוצרת, ללא הגבלה על מספרם.

loras[].pathחובה

סוגstring

מיקום משקלי ה־LoRA, המצוין ככתובת URL או כנתיב.

loras[].scaleאופציונלי

סוגnumber

ברירת מחדל1

0 – 4

מכפיל המוחל על משקל ה־LoRA לפני מיזוגו במודל הבסיס.

accelerationאופציונלי

סוגenum

ברירת מחדלnone

noneregularhigh

האצת היצירה, כאשר הגדרות גבוהות יותר מקצרות את הזמן הדרוש להפקת התוצאות.

reference_image_urlחובה

סוגurl · image

כתובת URL של תמונת ייחוס המשמשת לצביעה מחדש.

mask_urlחובה mask

סוגurl · image

כתובת URL של מסכת הצביעה מחדש.

strengthאופציונלי

סוגnumber

ברירת מחדל0.88

0.01 – 1

הגדרת עוצמת התמונה ההתחלתית, שבה מודל זה מעדיף ערכים גבוהים יותר.

חובה שם קנוני, מתקבל גם הוא

פרמטרים של קבצים מקבלים URL ציבורי מסוג https://, כתובת URI מסוג data: בגודל של עד 10 MB, או את file_url של העלאה. קבצים

פלט

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "flux-kontext-lora/inpaint",
  "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": 35,
    "usd": "0.035",
    "charged": 35,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "reference_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"
  },
  "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"
  }
}

הקבצים שלכם, הבחירה שלכםכל outputs[].url הוא עותק באחסון שלנו: נשמר לצמיתות (בתשלום לפי GB-חודש) או למשך 7 ימים ללא תשלום, בהתאם להגדרת החשבון או ל־?storage=.

אותו מבנה בכל מודלtype, url, content_type, width, height ו-duration, עבור תמונות, וידאו ואודיו כאחד. output הוא אובייקט התוצאה של המודל עצמו.

שדות הפלט

images: array of object {url, width, height, content_type}פרטי קובץ עבור התמונות שנוצרו.
timings: object
seed: integerSeed ליצירת תמונה, כולל הערך שנבחר באקראי אם הקלט לא כלל Seed; אחרת, הוא חוזר על הערך שסופק.
has_nsfw_concepts: array of booleanמציין אם מושגים מסוג NSFW מופיעים בתמונות שנוצרו.
prompt: stringהנחיה המשמשת במהלך יצירת התמונה.