Juggernaut Flux Lora

ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਟ ਕਰੋ

ਮਾਡਲ 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/pa/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"
  }
}

Doitong API ਰਾਹੀਂ Juggernaut Flux Lora ਮਾਡਲ (rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting) ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ। ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼: https://doitong.com/pa/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"
}

ਜੇ ਜਵਾਬ ਦੀ ਸਥਿਤੀ "queued" ਜਾਂ "running" ਹੈ, ਤਾਂ GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ਨੂੰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਪੋਲ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ "succeeded" ਨਾ ਹੋ ਜਾਵੇ; ਫ਼ਾਈਲਾਂ outputs[].url ਵਿੱਚ ਹਨ। ਉਸੇ ਬਾਡੀ ਨਾਲ POST https://api.doitong.ru/v1/quote/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting ਚਲਾਉਣ ’ਤੇ ਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਹੀ ਕੀਮਤ ਮਿਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਬੇਨਤੀ: ≈$0.045 45 API ਕ੍ਰੈਡਿਟ · ≈ ₽4.84 ਇਸ ਪੰਨੇ ’ਤੇ ਚਲਾਓ

API ਕੁੰਜੀ ਲਵੋ

RunDiffusion ਚਿੱਤਰ ਸੰਪਾਦਨ

ਮਾਸਕ ਅਤੇ LoRA ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲਾ Juggernaut Flux ਇਨਪੇਂਟਿੰਗ

OpenAPI Markdown

RunDiffusion · ਚਿੱਤਰ

ਤੁਹਾਡਾ ਪਹਿਲਾ ਨਤੀਜਾ ਇੱਥੇ ਹੋਵੇਗਾ

ਹੇਠਾਂ ਬੇਨਤੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਆਪਣੀ API ਕੁੰਜੀ ਨਾਲ ਚਲਾਓ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਾਡੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਕਾਪੀ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਜਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਵਿੱਚ 7 ਦਿਨ ਤੱਕ ਰੱਖੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਰਿਕਵੈਸਟ ਬਣਾਓ

ਪ੍ਰਤੀ ਰਨ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕੀਮਤ

ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕੀਮਤ

$0.045ਪ੍ਰਤੀ ਰਨ

45 API ਕ੍ਰੈਡਿਟ · ≈ ₽4.84

ਪ੍ਰਤੀ ਰਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਮਤ, ਸਿਰਫ਼ ਸਫਲਤਾ ’ਤੇ ਚਾਰਜ।

ਚਲਾਓ · $0.045

ਸਿਰਫ਼ ਸਫਲਤਾ ’ਤੇ ਚਾਰਜ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਅਸਫਲਤਾ ’ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਰਿਫੰਡ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

num_outputs ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1

ਇੱਕ ਆਮ ਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਦੇ ਆਧਾਰ ’ਤੇ ਅਨੁਮਾਨਿਤ। ਕੋਟ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਜੋ ਰਨ ਲਈ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਕੋਟ ਐਂਡਪੌਇੰਟ: POST /quote/{id}

ਰਿਕਵੈਸਟ ਬਣਾਓ

ਕੰਟਰੋਲ ਮਾਡਲ ਸਕੀਮਾ ਤੋਂ ਤਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਬਦਲਾਅ ਕਰਦੇ ਹੀ ਕੋਡ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

prompt •ਲੋੜੀਂਦਾ

ਚਿੱਤਰ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰੌਂਪਟ।

image •ਲੋੜੀਂਦਾ image_url

ਫ਼ਾਈਲ ਛੱਡੋ, ਜਾਂ

ਇਨਪੇਂਟਿੰਗ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ-ਤੋਂ-ਚਿੱਤਰ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ ਸਰੋਤ ਚਿੱਤਰ URL।

mask •ਲੋੜੀਂਦਾ mask_url

ਫ਼ਾਈਲ ਛੱਡੋ, ਜਾਂ

ਇਨਪੇਂਟਿੰਗ ਲਈ ਖੇਤਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਸਕ।

image_size

ਸਿਰਜੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਮਾਪ।

num_outputs num_images ਡਿਫ਼ਾਲਟ 1

ਸਿਰਜੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸੈੱਟ ਕਰੋ; ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਟ੍ਰੀਮ ਹੋਣ ’ਤੇ ਇਹ ਚੋਣ 1 ’ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ।

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

output_format ਡਿਫ਼ਾਲਟ jpeg

ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਫ਼ਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ।

acceleration ਡਿਫ਼ਾਲਟ none

ਚਿੱਤਰ ਸਿਰਜਣਾ ਐਕਸਲੇਰੇਸ਼ਨ ਸੈਟਿੰਗ। ਗਤੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਲਈ 'regular' ਚੁਣੋ।

num_inference_steps ਡਿਫ਼ਾਲਟ 28

ਚਲਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਇਨਫ਼ਰੈਂਸ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।

guidance_scale ਡਿਫ਼ਾਲਟ 3.5

ਚਿੱਤਰ ਚੋਣ ਲਈ ਪ੍ਰੌਂਪਟ-ਅਨੁਸਾਰਤਾ ਦੀ ਤਾਕਤ, CFG (Classifier Free Guidance) ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਈ ਗਈ ਹੈ।

strength ਡਿਫ਼ਾਲਟ 0.85

ਇਨਪੇਂਟਿੰਗ/ਚਿੱਤਰ-ਤੋਂ-ਚਿੱਤਰ ਤਾਕਤ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 0.0 ਮੂਲ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਜਿਉਂ ਦਾ ਤਿਉਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 1.0 ਇਸ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। image_url ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਸੈਟਿੰਗ ਦਾ ਕੋਈ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨਹੀਂ।

seed

ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਲਈ ਸੀਡ: ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਦਾ ਵਰਜਨ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਅਤੇ ਸੀਡ ਇੱਕੋ ਚਿੱਤਰ ਤਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।

loras ਡਿਫ਼ਾਲਟ []

ਉਹ LoRA ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸੰਯੁਕਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਰਜਿਆ ਚਿੱਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਦਿੱਤੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ LoRA ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਉੱਤੇ ਕੋਈ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ।

POST /run/rundiffusion/juggernaut-flux-lora/inpainting?wait=20 ਕੋਟ → $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
    }
  }
}

ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਚਲਾਓ

API ਕੁੰਜੀ

ਤੁਹਾਡੀ key ਇਸ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਸਿਰਫ਼ Doitong API ਨੂੰ ਭੇਜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਤਾਂ ਹੀ (localStorage) ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ Remember ਚੁਣੋ। ਇਸ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਯਾਦ ਰੱਖੋ API ਕੁੰਜੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ

Juggernaut Flux Lora ਬਾਰੇ

ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਮਾਸਕ ਕੀਤੇ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। `prompt`, `image_url` ਅਤੇ `mask_url` ਲੋੜੀਂਦੇ ਹਨ। ਮਿਲਾਏ ਹੋਏ `loras`, 0.01 ਤੋਂ 1 ਤੱਕ `strength` (ਡਿਫਾਲਟ 0.85), ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ 50 ਸਟੈਪ, 35 ਤੱਕ `guidance_scale`, ਅਤੇ jpeg ਜਾਂ png ਵਿੱਚ 1 ਤੋਂ 4 ਆਉਟਪੁਟ ਸਹਾਇਤਿਤ ਹਨ। `acceleration` none ਜਾਂ regular ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਪੈਰਾਮੀਟਰ

ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ ਜਾਂ ਨੇਟਿਵ ਨਾਮ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਇੱਕ ਭੇਜੋ, ਦੋਵੇਂ ਨਹੀਂ। ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ

ਨਾਮਕਿਸਮ ਡਿਫ਼ਾਲਟਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵੇਰਵਾ

promptਲੋੜੀਂਦਾ

ਕਿਸਮstring

ਚਿੱਤਰ ਸਿਰਜਣਾ ਨੂੰ ਦਿਸ਼ਾ ਦੇਣ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰੌਂਪਟ।

image_sizeਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮobject

square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9

ਸਿਰਜੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰ ਦੇ ਮਾਪ।

num_inference_stepsਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮinteger

ਡਿਫ਼ਾਲਟ28

1 – 50

ਚਲਾਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਇਨਫ਼ਰੈਂਸ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ।

seedਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮinteger | null

lorasਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮobject[]

ਡਿਫ਼ਾਲਟ[]

loras[].pathਲੋੜੀਂਦਾ

ਕਿਸਮstring

LoRA ਵਜ਼ਨਾਂ ਦਾ ਟਿਕਾਣਾ, URL ਜਾਂ ਪਾਥ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ।

loras[].scaleਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ1

0 – 4

ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ LoRA ਵਜ਼ਨ ਉੱਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਗੁਣਕ।

guidance_scaleਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ3.5

0 – 35

ਚਿੱਤਰ ਚੋਣ ਲਈ ਪ੍ਰੌਂਪਟ-ਅਨੁਸਾਰਤਾ ਦੀ ਤਾਕਤ, CFG (Classifier Free Guidance) ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਈ ਗਈ ਹੈ।

num_imagesਵਿਕਲਪਿਕ num_outputs

ਕਿਸਮinteger

ਡਿਫ਼ਾਲਟ1

1 – 4

enable_safety_checkerਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮboolean

ਡਿਫ਼ਾਲਟtrue

ਸੁਰੱਖਿਆ ਜਾਂਚ, ਜੋ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਕਾਲੇ ਚਿੱਤਰ ਵਾਪਸ ਕਰਦੀ ਹੈ। true ਜਾਂਚ ਚਾਲੂ ਕਰਦਾ ਹੈ; false ਇਸਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਅਧਿਕਾਰਤ ਖਾਤਿਆਂ ਲਈ ਬੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦਕਿ ਬਿਨਾਂ ਅਧਿਕਾਰ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਹਰ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

output_formatਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮenum

ਡਿਫ਼ਾਲਟjpeg

jpegpng

ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਚਿੱਤਰ ਦਾ ਫ਼ਾਈਲ ਫਾਰਮੈਟ।

accelerationਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮenum

ਡਿਫ਼ਾਲਟnone

noneregular

ਚਿੱਤਰ ਸਿਰਜਣਾ ਐਕਸਲੇਰੇਸ਼ਨ ਸੈਟਿੰਗ। ਗਤੀ ਅਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਲਈ 'regular' ਚੁਣੋ।

image_urlਲੋੜੀਂਦਾ image

ਕਿਸਮurl · image

ਇਨਪੇਂਟਿੰਗ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ-ਤੋਂ-ਚਿੱਤਰ ਸਿਰਜਣਾ ਲਈ ਸਰੋਤ ਚਿੱਤਰ URL।

strengthਵਿਕਲਪਿਕ

ਕਿਸਮnumber

ਡਿਫ਼ਾਲਟ0.85

0.01 – 1

mask_urlਲੋੜੀਂਦਾ mask

ਕਿਸਮurl · image

ਇਨਪੇਂਟਿੰਗ ਲਈ ਖੇਤਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਸਕ।

ਲੋੜੀਂਦਾ ਕੈਨੋਨਿਕਲ ਨਾਮ, ਇਹ ਵੀ ਸਵੀਕਾਰਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ

ਫ਼ਾਈਲ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਜਨਤਕ https:// URL, 10 MB ਤੱਕ ਦਾ data: URI, ਜਾਂ ਅੱਪਲੋਡ ਦੇ file_url ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰਦੇ ਹਨ। ਫ਼ਾਈਲਾਂ

ਆਉਟਪੁੱਟ

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"
  }
}

ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਫ਼ਾਈਲਾਂ, ਤੁਹਾਡੀ ਚੋਣਹਰ outputs[].url ਸਾਡੇ ਸਟੋਰੇਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਪੀ ਹੈ: ਹਮੇਸ਼ਾ ਲਈ ਰੱਖੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ (ਪ੍ਰਤੀ GB-ਮਹੀਨਾ ਭੁਗਤਾਨ) ਜਾਂ 7 ਦਿਨ ਤੱਕ ਮੁਫ਼ਤ, ਤੁਹਾਡੀ ਖਾਤਾ ਸੈਟਿੰਗ ਜਾਂ ?storage= ਅਨੁਸਾਰ।

ਹਰ ਮਾਡਲ ’ਤੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਰੂਪਤਸਵੀਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਡੀਓ ਸਭ ਲਈ type, url, content_type, width, height ਅਤੇ duration। output ਮਾਡਲ ਦਾ ਆਪਣਾ ਨਤੀਜਾ ਆਬਜੈਕਟ ਹੈ।

ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੇ ਫ਼ੀਲਡ

images: array of object {url, width, height, content_type}ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੀ ਫ਼ਾਈਲ ਜਾਣਕਾਰੀ।
timings: object
seed: integerਚਿੱਤਰ-ਸਿਰਜਣਾ ਸੀਡ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਸੀਡ ਨਾ ਦੇਣ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਚੁਣੀ ਗਈ ਕੀਮਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਦਿੱਤੀ ਕੀਮਤ ਦੁਹਰਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
has_nsfw_concepts: array of booleanਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਜੇ ਗਏ ਚਿੱਤਰਾਂ ਵਿੱਚ NSFW ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
prompt: stringਚਿੱਤਰ ਸਿਰਜਣਾ ਦੌਰਾਨ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਪ੍ਰੌਂਪਟ।