LTX 2.3 Trainer (V2) - Masked Audio+Video IC-LoRA
Интеграциялау
ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked
# 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/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked", 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/kk/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": "ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked",
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
}
LTX 2.3 Trainer (V2) - Masked Audio+Video IC-LoRA моделін (ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked) Doitong API арқылы шақырыңыз. Агенттерге арналған құжаттама: https://doitong.com/kk/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
Жауап күйі "queued" немесе "running" болса, ол "succeeded" болғанша GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 арқылы күйін тексеріңіз; файлдар outputs[].url ішінде болады. Дәл іске қосу бағасын алдын ала алу үшін POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked сұрауын сол денемен жіберіңіз.
Осы сұрау: 13,60 $ 13 600 API кредиті · ≈ 1 459,46 ₽ Осы бетте іске қосу
Жаңа API кілтіңіз. Ол тек қазір көрсетіледі және кодта, сондай-ақ төмендегі API кілті өрісінде бар. Оны құпия сақтаңыз: браузерде орындалатын кодқа ешқашан енгізбеңіз.
Алғашқы нәтижеңіз осында пайда болады
Төменде сұрау құрып, оны API кілтіңізбен іске қосыңыз. Шығыстар сақтау орнымызға көшіріліп, мәңгі немесе 7 күн тегін сақталады.
Сұрау жасау
Басқару элементтері модель схемасынан жасалады. Оларды өзгерткен сайын код пен баға жаңартылады.
/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked?wait=20
бағасы → 13,60 $
# 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/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}'
# 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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.ru/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
}
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked", 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": "ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked",
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Осы сұрауды іске қосу
Кілтіңіз осы браузерде қалады: ол тек Doitong API-ге жіберіледі және Remember параметрін белгілеcеңіз ғана localStorage ішінде сақталады. API кілтін алу
LTX 2.3 Trainer (V2) - Masked Audio+Video IC-LoRA туралы
Аудиовизуалды клиптерді маскамен өңдеуге арналған контекстік LoRA жасайды. Маскадан тыс пиксельдер мен сілтемелік бейне қайта салынатын аймақты бағыттайды, ал аудио сілтемесі дыбысты қалыптастырады. Деректер жинағына жұпталған басталу, аяқталу және маска файлдары қажет, сондықтан көріністерді алдын ала бөлген клиптерді беріңіз, себебі көріністерді бөлу өшірулі. Әр тексеру жазбасында нұсқау, бастапқы бейне, маска және сілтеме болады, ең көбі 2 жазбаға рұқсат етіледі.
Параметрлер
training_data_urlміндетті
rankміндетті емес
number_of_stepsміндетті емес
learning_rateміндетті емес
number_of_framesміндетті емес
frame_rateміндетті емес
resolutionміндетті емес
aspect_ratioміндетті емес
trigger_phraseміндетті емес
auto_scale_inputміндетті емес
split_input_into_scenesміндетті емес
split_input_duration_thresholdміндетті емес
debug_datasetміндетті емес
audio_normalizeміндетті емес
audio_preserve_pitchміндетті емес
validationміндетті емес
validation[].promptміндетті
validation[].video_urlміндетті
validation[].mask_urlміндетті
validation[].reference_video_urlміндетті
validation[].reference_audio_urlміндетті емес
validation_negative_promptміндетті емес
validation_number_of_framesміндетті емес
validation_frame_rateміндетті емес
validation_resolutionміндетті емес
validation_aspect_ratioміндетті емес
stg_scaleміндетті емес
Шығыс
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked",
"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": 13600,
"usd": "13.60",
"charged": 13600,
"refunded": 0
},
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
},
"output": {
"video": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_name": "0-output.jpeg",
"file_size": 1843200
},
"audio": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_name": "0-output.jpeg",
"file_size": 1843200
},
"lora_file": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_name": "0-output.jpeg",
"file_size": 1843200
},
"config_file": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_name": "0-output.jpeg",
"file_size": 1843200
},
"debug_dataset": {
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_name": "0-output.jpeg",
"file_size": 1843200
}
},
"outputs": [
{
"type": "file",
"url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
"content_type": "image/jpeg",
"file_size": 1843200,
"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"
}
}
Шығыс өрістері
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullҚолжетімді болса, бейне өндіретін соңғы нүктелер үшін тексеруден алынған біріктірілген бейне алдын ала көрінісі.
- audio
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullҚолжетімді болса, тек аудиоға арналған мына маршруттар үшін алдын ала көрініс ретінде берілетін тексерудің біріктірілген аудиосы: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a және /v2a.
- lora_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}.safetensors форматындағы оқытылған LoRA салмақтарына арналған URL.
- config_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}Inference соңғы нүктесін орнату конфигурациясы.
- debug_dataset
- object {url, content_type, file_name, file_size} | null`debug_dataset` қосылғанда қолжетімді жөндеу шығысы: алдын ала өңдеуден кейінгі оқыту деректері бар жүктеп алынатын архив.
LTX 2.3 Trainer модельдерінің басқа нұсқалары
Қосымша модельдер: Оқыту
AI агенттеріне: бұл беттің Markdown нұсқасы мына жерде: https://doitong.com/kk/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked.md. Барлық модельдер мен нұсқаулықтар: https://doitong.com/developers/llms.txt