LTX 2.3 Trainer (V2) - Masked Audio+Video IC-LoRA
통합
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/ko/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"
}
}
Doitong API를 통해 LTX 2.3 Trainer (V2) - Masked Audio+Video IC-LoRA 모델(ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked)을 호출합니다. 에이전트용 문서: https://doitong.com/ko/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"
}
응답 상태가 "queued" 또는 "running"이면 "succeeded"가 될 때까지 GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20을 폴링하세요. 파일은 outputs[].url에 있습니다. POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked에 동일한 본문을 보내면 실행 전에 정확한 가격을 반환합니다.
이 요청: $13.60 13,600 API 크레딧 · ≈ ₽1,463.08 이 페이지에서 실행
새 API 키입니다. 지금만 표시되며 이미 아래 코드와 API 키 필드에 입력되어 있습니다. 안전하게 보관하세요. 브라우저에서 실행되는 코드에 절대 넣지 마세요.
첫 번째 결과가 여기에 표시됩니다
아래에서 요청을 작성하고 API 키로 실행하세요. 출력은 스토리지에 복사되며, 영구 보관하거나 7일 동안 무료로 보관할 수 있습니다.
요청 만들기
컨트롤은 모델 스키마에서 생성됩니다. 값을 변경하면 코드와 가격이 업데이트됩니다.
/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/av2av-masked?wait=20
견적 → $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
}
}
}
LTX 2.3 Trainer (V2) - Masked Audio+Video IC-LoRA 정보
오디오-비주얼 클립의 마스크 편집을 위한 인컨텍스트 LoRA를 생성합니다. 마스크 바깥의 픽셀과 참조 비디오가 다시 그릴 영역을 안내하고, 오디오 참조가 소리를 결정합니다. 데이터셋에는 시작, 끝, 마스크 파일의 쌍이 필요하므로 장면 분할이 꺼져 있는 상태에서 미리 분할된 클립을 제공해야 합니다. 각 검증 항목에는 프롬프트, 소스 비디오, 마스크, 참조가 포함되며 최대 2개까지 허용됩니다.
매개변수
training_data_url필수
rank선택 사항
number_of_steps선택 사항
learning_rate선택 사항
number_of_frames선택 사항
frame_rate선택 사항
resolution선택 사항
aspect_ratio선택 사항
trigger_phrase선택 사항
auto_scale_input선택 사항
split_input_into_scenes선택 사항
split_input_duration_threshold선택 사항
debug_dataset선택 사항
audio_normalize선택 사항
audio_preserve_pitch선택 사항
validation선택 사항
validation[].prompt필수
validation[].video_url필수
validation[].mask_url필수
validation[].reference_video_url필수
validation[].reference_audio_url선택 사항
validation_negative_prompt선택 사항
validation_number_of_frames선택 사항
validation_frame_rate선택 사항
validation_resolution선택 사항
validation_aspect_ratio선택 사항
stg_scale선택 사항
출력
{
"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"
}
}
출력 필드
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size} | null가능한 경우 동영상을 생성하는 엔드포인트에서 제공하는 검증용 결합 동영상 미리보기입니다.
- audio
- object {url, content_type, file_name, file_size} | null가능한 경우 다음 오디오 전용 경로에서 미리보기로 제공하는 검증용 결합 오디오입니다: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a 및 /v2a.
- lora_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}.safetensors 형식의 학습된 LoRA 가중치 URL입니다.
- config_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}추론 엔드포인트 설정 구성입니다.
- debug_dataset
- object {url, content_type, file_name, file_size} | null`debug_dataset`이 활성화되었을 때 사용할 수 있는 디버그 출력입니다. 전처리 후 학습 데이터가 포함된 다운로드 가능한 아카이브입니다.
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