LTX-2.3 22B · Text to Video · LoRA
統合
モデルID
ltx-2.3-22b/text-to-video/lora
# 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/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora?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",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors"
}
]
}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors"
}
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors",
},
],
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora", 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/ja/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": "ltx-2.3-22b/text-to-video/lora",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors"
}
]
}
}
Doitong APIを通じてLTX-2.3 22B · Text to Video · LoRAモデル(ltx-2.3-22b/text-to-video/lora)を呼び出します。エージェント向けドキュメント: https://doitong.com/ja/developers/models/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora?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",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors"
}
]
}
レスポンスのステータスが"queued"または"running"の場合、"succeeded"になるまでGET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20をポーリングしてください。ファイルはoutputs[].urlにあります。同じボディでPOST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx-2.3-22b/text-to-video/loraを実行すると、実行前の正確な価格が返されます。
例と同様のファイル: $0.203 203 APIクレジット · ≈ ₽21.84 実行前にファイルを計測します このページで実行
新しいAPIキーです。 これは今だけ表示され、コードと下記のAPIキー欄にすでに入力されています。秘密にしてください。ブラウザで実行されるコードに決して含めないでください。
Lightricks · 動画
最初の結果がここに表示されます
以下でリクエストを作成し、APIキーで実行してください。出力はストレージにコピーされ、永久保存または無料で7日保存されます。
リクエストを作成
コントロールはモデルスキーマから生成されます。値を変更するとコードと価格が更新されます。
POST
/run/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora?wait=20
見積もり → $0.203
# 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/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora?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",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors"
}
]
}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors"
}
]
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors",
},
],
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora", 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": "ltx-2.3-22b/text-to-video/lora",
"input": {
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors"
}
]
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
LTX-2.3 22B · Text to Video · LoRAについて
`prompt` とカスタム LoRA の必須 `loras` リストを受け取ります。`video_size` では正方形、縦長、横長のプリセットを選択でき、`num_frames` は 9~481、`fps` は 1~60 です。音声生成、camera LoRA、1 回目のパス用 distill LoRA スケールも利用できます。
パラメータ
名前型
デフォルト許可される値
説明
prompt必須
型string
動画生成の基礎となるプロンプト。
num_frames任意
型integer
デフォルト121
9 – 481
生成する出力のフレーム数。
video_size任意
型object
デフォルトlandscape_16_9
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
生成された動画のサイズ。
generate_audio任意
型boolean
デフォルトtrue
動画に生成された音声を含めるかどうかを制御します。
use_multiscale任意
型boolean
デフォルトtrue
一貫性とディテールを向上させるマルチスケール生成の切り替え。True の場合、小さな予備動画で、要求寸法以上のサイズになる2回目の生成を誘導します。
fps任意
型number
デフォルト24
1 – 60
出力動画のフレームレート。1秒あたりのフレーム数で測定します。
num_inference_steps任意
型integer
デフォルト40
8 – 50
実行された推論ステップ数。
video_cfg_scale任意
型number
デフォルト3
1 – 20
動画のガイダンス設定。値を上げると生成内容の一貫性と焦点が向上します。classifier-free guidance (CFG)を使用します。
video_stg_scale任意
型number
デフォルト0
0 – 20
Spatiotemporal Guidance (STG)スケールによる動画の一貫性と焦点の制御。値を上げると両方が強まります。
video_rescaling_scale任意
型number
デフォルト0.7
0 – 1
classifier-free guidanceと時空間ガイダンスのバランスを比率で調整する動画の再スケーリング設定。
video_modality_scale任意
型number
デフォルト3
0 – 10
動画と音声の寄与を比率で調整する動画モダリティ設定。
audio_cfg_scale任意
型number
デフォルト7
1 – 20
音声ガイダンス設定。値を上げると生成内容の一貫性と焦点が向上します。classifier-free guidance (CFG)を使用します。
audio_stg_scale任意
型number
デフォルト0
0 – 20
Spatiotemporal Guidance (STG)スケールによる音声の一貫性と焦点の制御。値を上げると両方が強まります。
audio_rescaling_scale任意
型number
デフォルト0.7
0 – 1
classifier-free guidanceと時空間ガイダンスのバランスを比率で調整する音声の再スケーリング設定。
audio_modality_scale任意
型number
デフォルト3
0 – 10
動画と音声の寄与を比率で調整する音声モダリティ設定。
gradient_estimation_gamma任意
型number
デフォルト2
0 – 10
ノイズ除去勾配推定設定。0で推定を無効にし、それ以外では値がgammaを指定します。
use_restart_sampling任意
型boolean
デフォルトfalse
動画品質向上の可能性がある再起動サンプリングの切り替え。有効にすると各ノイズ除去ステップで少量のノイズを導入します。
scheduler任意
型enum
デフォルトltx2
ltx2linear_quadraticbeta
スケジューラーの選択。
acceleration任意
型enum
デフォルトregular
noneregularhighfull
処理に適用する高速化レベル。
camera_lora任意
型enum
デフォルトnone
dolly_indolly_outdolly_leftdolly_rightjib_upjib_downstaticnone
カメラ動作プロンプトだけの場合より正確に生成動画の動きを制御するCamera LoRAの選択。
camera_lora_scale任意
型number
デフォルト1
0 – 1
カメラ動作プロンプトだけの場合より正確に生成動画の動きを制御するCamera LoRAの強度。
negative_prompt任意
型string
デフォルトnews broadcast, 3d animation, computer graphics, pc game, console game, video game, cartoon, childish, watermark, logo, text, on screen text, subtitles, titles, signature, slowmo, static
動画生成時に使用するネガティブプロンプト。
seed任意
型integer | null
乱数生成を初期化するシード値。
enable_prompt_expansion任意
型boolean
デフォルトtrue
プロンプト拡張を有効にするかどうかを制御します。
enable_safety_checker任意
型boolean
デフォルトtrue
安全性チェックを有効にするかどうかを制御します。
video_output_type任意
型enum
デフォルトX264 (.mp4)
X264 (.mp4)VP9 (.webm)PRORES4444 (.mov)GIF (.gif)
結果動画の出力タイプ。
video_quality任意
型enum
デフォルトhigh
lowmediumhighmaximum
結果動画の品質レベル。
video_write_mode任意
型enum
デフォルトbalanced
fastbalancedsmall
結果動画の書き込みモード。
loras必須
型object[]
生成に使用するLoRAの選択。
loras[].path必須
型string
URLまたは owner/repo 形式のHuggingFaceリポジトリIDで指定するLoRAの重みの場所。
loras[].weight_name任意
型string | null
HuggingFaceリポジトリ内の複数の重みから選択するLoRAの重み名。複数の重みを含むリポジトリでのみ必要です。`path` がHuggingFaceリポジトリを示す場合にだけ効果があります。
loras[].scale任意
型number
デフォルト1
0 – 4
LoRAに適用するスケール係数。範囲は0.0~4.0です。
distill_lora_first_pass_scale任意
型number
デフォルト0.2
0 – 1
初回パスのdistill LoRAスケーリングを制御します。0で無効になります。
distill_lora_second_pass_scale任意
型number
デフォルト0.5
0 – 1
初回以降の各パスにおけるdistill LoRAスケーリングを制御します。
必須
出力
GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "ltx-2.3-22b/text-to-video/lora",
"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": 203,
"usd": "0.203",
"charged": 203,
"refunded": 0
},
"input": {
"loras": [
{
"path": "https://example.com/your-file.safetensors"
}
],
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"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,
"width": 1024,
"height": 768,
"fps": 1.0,
"duration": 5,
"num_frames": 1
},
"seed": 42,
"prompt": "A cowboy walking through a dusty town at high noon, camera following from behind, cinematic depth, realistic lighting, western mood, 4K film grain."
},
"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"
}
}
ファイルの保存期間を選択すべてのoutputs[].urlはストレージ上のコピーです。アカウント設定または?storage=により、永久保存(GB・月単位で有料)または無料で7日保存できます。
すべてのモデルで同じ形式画像、動画、音声のいずれでも、type、url、content_type、width、height、durationが含まれます。outputはモデル独自の結果オブジェクトです。
出力フィールド
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size, width, height, fps, duration, num_frames}モデルが生成した動画。
- seed
- integer乱数生成の初期化に使用するシード値。
- prompt
- string生成を誘導するプロンプト。
その他のLTX 2.3 22bバリアント
その他のモデル: テキストから動画
AIエージェント向け:このページのMarkdown版はこちらです: https://doitong.com/ja/developers/models/ltx-2.3-22b/text-to-video/lora.md. すべてのモデルとガイド: https://doitong.com/developers/llms.txt