Juggernaut Flux Lora

इंटीग्रेट करें

मॉडल id rundiffusion/juggernaut-flux-lora/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/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/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",
    "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"

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/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image": "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 = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image": "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/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting", 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/hi/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": "rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting",
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }
}

Juggernaut Flux Lora मॉडल (rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting) को Doitong API के ज़रिए कॉल करें। एजेंट के लिए दस्तावेज़: https://doitong.com/hi/developers/models/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting.md

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

{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
  "mask": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}

यदि रिस्पॉन्स स्टेटस "queued" या "running" है, तो GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 को तब तक पोल करें जब तक यह "succeeded" न हो जाए; फ़ाइलें outputs[].url में हैं। उसी बॉडी के साथ POST https://api.doitong.ru/v1/quote/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting चलाने से रन से पहले सटीक कीमत मिलती है।

यह अनुरोध: ≈$0.045 45 API क्रेडिट · ≈ ₽4.84 इसे इस पेज पर चलाएँ

API कुंजी प्राप्त करें

RunDiffusion इमेज एडिटिंग

मास्क और LoRA समर्थन वाला Juggernaut Flux इनपेंटिंग

OpenAPI Markdown

RunDiffusion · इमेज

आपका पहला परिणाम यहाँ आएगा

नीचे एक अनुरोध बनाएँ और उसे अपनी API कुंजी से चलाएँ। आउटपुट हमारे स्टोरेज में कॉपी किए जाते हैं और हमेशा के लिए या 7 दिन तक मुफ़्त में रखे जाते हैं।

अनुरोध बनाएँ

प्रति रन अनुमानित कीमत

अनुमानित कीमत

$0.045प्रति रन

45 API क्रेडिट · ≈ ₽4.84

प्रति रन निश्चित कीमत, केवल सफलता पर शुल्क लिया जाता है।

चलाएँ · $0.045

केवल सफलता पर शुल्क लिया जाता है; विफलता पर अपने-आप रिफंड किया जाता है।

num_outputs डिफ़ॉल्ट 1

एक सामान्य रन की सामान्य लागत के आधार पर अनुमानित। कोटेशन वही है जो रन के लिए लिया जाएगा।

कोटेशन एंडपॉइंट: POST /quote/{id}

अनुरोध बनाएँ

कंट्रोल मॉडल स्कीमा से जनरेट होते हैं। इन्हें बदलने पर कोड और कीमत अपडेट होती है।

prompt •आवश्यक

इमेज निर्माण का मार्गदर्शन करने वाला प्रॉम्प्ट।

image •आवश्यक image_url

फ़ाइल ड्रॉप करें, या

inpainting या image-to-image निर्माण के लिए स्रोत इमेज URL।

mask •आवश्यक mask_url

फ़ाइल ड्रॉप करें, या

इनपेंटिंग के क्षेत्र को परिभाषित करने वाला मास्क।

image_size

निर्मित इमेज के आयाम।

num_outputs num_images डिफ़ॉल्ट 1

निर्धारित करें कि कितने इमेज बनाने हैं; आउटपुट स्ट्रीम किए जाने पर यह विकल्प 1 पर स्थिर रहता है।

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

output_format डिफ़ॉल्ट jpeg

परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।

acceleration डिफ़ॉल्ट none

इमेज निर्माण त्वरण सेटिंग। गति और गुणवत्ता के बीच संतुलन के लिए 'regular' चुनें।

num_inference_steps डिफ़ॉल्ट 28

चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।

guidance_scale डिफ़ॉल्ट 3.5

इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।

strength डिफ़ॉल्ट 0.85

Inpainting/image-to-image strength, जिसमें 0.0 मूल को बनाए रखता है और 1.0 इसे पूरी तरह फिर से बनाता है। image_url के बिना इस सेटिंग का कोई प्रभाव नहीं होता।

seed

दोहराए जा सकने वाले इमेज निर्माण के लिए seed: मॉडल संस्करण अपरिवर्तित होने पर समान प्रॉम्प्ट और seed से समान इमेज बनती है।

loras डिफ़ॉल्ट []

वे LoRAs जिनका संयुक्त प्रभाव बनाई गई इमेज तैयार करता है; आप जितने चाहें उतने दे सकते हैं।

POST /run/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting?wait=20 कोटेशन → $0.045

# 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/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/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",
    "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"

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/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image": "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 = {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image": "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/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting", 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": "rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "image": "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
    }
  }
}

यह अनुरोध चलाएँ

API कुंजी

आपकी key इसी ब्राउज़र में रहती है: इसे केवल Doitong API को भेजा जाता है और केवल तभी (localStorage) में सेव किया जाता है जब आप Remember चुनते हैं। इस ब्राउज़र में याद रखें API कुंजी प्राप्त करें

Juggernaut Flux Lora के बारे में

इमेज के मास्क किए गए क्षेत्र को फिर से बनाता है। `prompt`, `image_url` और `mask_url` आवश्यक हैं। मर्ज किए गए `loras`, 0.01 से 1 तक `strength` (डिफ़ॉल्ट 0.85), अधिकतम 50 चरण, अधिकतम 35 `guidance_scale` तथा jpeg या png में 1 से 4 आउटपुट का समर्थन करता है। `acceleration` none या regular हो सकता है।

पैरामीटर

कैनोनिकल नाम या नेटिव नाम में से कोई एक भेजें, दोनों नहीं। कैनोनिकल नाम

नामप्रकार डिफ़ॉल्टअनुमत विवरण

promptआवश्यक

प्रकारstring

इमेज निर्माण का मार्गदर्शन करने वाला प्रॉम्प्ट।

image_sizeवैकल्पिक

प्रकारobject

square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9

निर्मित इमेज के आयाम।

num_inference_stepsवैकल्पिक

प्रकारinteger

डिफ़ॉल्ट28

1 – 50

चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।

seedवैकल्पिक

प्रकारinteger | null

lorasवैकल्पिक

प्रकारobject[]

डिफ़ॉल्ट[]

loras[].pathआवश्यक

प्रकारstring

LoRA weights का स्थान, URL या path के रूप में निर्दिष्ट।

loras[].scaleवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट1

0 – 4

LoRA weight को base मॉडल में मर्ज करने से पहले उस पर लागू किया गया multiplier।

guidance_scaleवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट3.5

0 – 35

इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।

num_imagesवैकल्पिक num_outputs

प्रकारinteger

डिफ़ॉल्ट1

1 – 4

enable_safety_checkerवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टtrue

सुरक्षा जाँच, जो असुरक्षित चिह्नित इमेज के स्थान पर काली इमेज लौटाती है। true मान जाँच सक्षम करता है; false इसे केवल अधिकृत खातों के लिए अक्षम करता है, जबकि बिना प्राधिकरण वाले अनुरोधों की जाँच हमेशा की जाती है।

output_formatवैकल्पिक

प्रकारenum

डिफ़ॉल्टjpeg

jpegpng

परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।

accelerationवैकल्पिक

प्रकारenum

डिफ़ॉल्टnone

noneregular

इमेज निर्माण त्वरण सेटिंग। गति और गुणवत्ता के बीच संतुलन के लिए 'regular' चुनें।

image_urlआवश्यक image

प्रकारurl · image

inpainting या image-to-image निर्माण के लिए स्रोत इमेज URL।

strengthवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट0.85

0.01 – 1

mask_urlआवश्यक mask

प्रकारurl · image

इनपेंटिंग के क्षेत्र को परिभाषित करने वाला मास्क।

आवश्यक कैनोनिकल नाम, यह भी स्वीकार्य है

फ़ाइल पैरामीटर में सार्वजनिक https:// URL, 10 MB तक का data: URI, या अपलोड का file_url लिया जाता है। फ़ाइलें

आउटपुट

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "rundiffusion/juggernaut-flux-lora/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": 45,
    "usd": "0.045",
    "charged": 45,
    "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",
    "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"
  }
}

आपकी फ़ाइलें, आपकी पसंदहर outputs[].url हमारे स्टोरेज में एक कॉपी है: हमेशा के लिए (प्रति GB-माह भुगतान) या 7 दिन तक मुफ़्त में, आपके अकाउंट की सेटिंग या ?storage= के अनुसार।

हर मॉडल पर एक जैसा आकारइमेज, वीडियो और ऑडियो सभी के लिए type, url, content_type, width, height और duration। output मॉडल का अपना परिणाम ऑब्जेक्ट है।

आउटपुट के फ़ील्ड

images: array of object {url, width, height, content_type}निर्मित इमेज की फ़ाइल जानकारी।
timings: object
seed: integerइमेज-निर्माण seed, जिसमें इनपुट में seed न दिए जाने पर यादृच्छिक रूप से चुना गया मान शामिल है; अन्यथा, यह दिए गए मान को दोहराता है।
has_nsfw_concepts: array of booleanबताता है कि बनाई गई इमेज में NSFW अवधारणाएँ दिखाई देती हैं या नहीं।
prompt: stringइमेज निर्माण के दौरान उपयोग किया गया प्रॉम्प्ट।