LTX 2.3 Trainer (V2) - Masked Video-to-Video IC-LoRA
Entegre et
ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-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/v2v-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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-masked?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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/v2v-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/tr/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/v2v-masked",
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
}
LTX 2.3 Trainer (V2) - Masked Video-to-Video IC-LoRA modelini (ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-masked) Doitong API üzerinden çağırın. Ajanlar için belgeler: https://doitong.com/tr/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-masked.md
POST https://api.doitong.ru/v1/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-masked?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
Yanıt durumu "queued" veya "running" ise, durum "succeeded" olana kadar GET https://api.doitong.ru/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ile yoklayın; dosyalar outputs[].url içindedir. Aynı gövdeyle POST https://api.doitong.ru/v1/quote/ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-masked, çalıştırmadan önce kesin fiyatı döndürür.
Bu istek: $16,50 16.500 API kredisi · ≈ ₽1.775,06 Bu sayfada çalıştır
Yeni API anahtarınız. Yalnızca şimdi gösterilir ve zaten aşağıdaki kodda ve API anahtarı alanında bulunur. Gizli tutun: tarayıcıda çalışan kodlara asla eklemeyin.
İlk sonucunuz burada görünecek
Aşağıda bir istek oluşturun ve API anahtarınızla çalıştırın. Çıktılar depolamamıza kopyalanır ve sonsuza kadar veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca saklanır.
İstek oluştur
Kontroller model şemasından oluşturulur. Değerleri değiştirdikçe kod ve fiyat güncellenir.
/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-masked?wait=20
fiyat → $16,50
# 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/v2v-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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.ru/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-masked?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + 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/v2v-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/v2v-masked",
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Bu isteği çalıştır
Anahtarınız bu tarayıcıda kalır: yalnızca Doitong API'ye gönderilir ve yalnızca Hatırla seçeneğini işaretlerseniz localStorage'a kaydedilir. API anahtarı al
LTX 2.3 Trainer (V2) - Masked Video-to-Video IC-LoRA hakkında
`training_data_url` içindeki bir zip arşivinden eşleştirilmiş hedef, referans ve maske klipleriyle bir LoRA eğitir; böylece ortaya çıkan model bir videonun yalnızca maskeli alanını yeniden oluşturur. `rank` (8 ile 128 arası), `number_of_steps` (100 ile 10000 arası), `learning_rate`, örnek başına kare sayısı (9 ile 121 arası) ve kare hızı (8 ile 60 arası) ayarlanabilir. En fazla iki doğrulama örneği sağlanabilir. Çıktılar arasında LoRA ağırlık dosyası, yapılandırma dosyası ve doğrulama önizleme videosu bulunur.
Parametreler
training_data_urlgerekli
rankisteğe bağlı
number_of_stepsisteğe bağlı
learning_rateisteğe bağlı
number_of_framesisteğe bağlı
frame_rateisteğe bağlı
resolutionisteğe bağlı
aspect_ratioisteğe bağlı
trigger_phraseisteğe bağlı
auto_scale_inputisteğe bağlı
split_input_into_scenesisteğe bağlı
split_input_duration_thresholdisteğe bağlı
debug_datasetisteğe bağlı
validationisteğe bağlı
validation[].promptgerekli
validation[].video_urlgerekli
validation[].mask_urlgerekli
validation[].reference_video_urlgerekli
validation_negative_promptisteğe bağlı
validation_number_of_framesisteğe bağlı
validation_frame_rateisteğe bağlı
validation_resolutionisteğe bağlı
validation_aspect_ratioisteğe bağlı
stg_scaleisteğe bağlı
Çıktı
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-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": 16500,
"usd": "16.50",
"charged": 16500,
"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"
}
}
Çıktı alanları
- video
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullVideo üreten uç noktalar için kullanılabildiğinde doğrulamadan birleştirilmiş video önizlemesi.
- audio
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullYalnızca ses rotaları için kullanılabildiğinde önizleme olarak sağlanan doğrulamadan birleştirilmiş ses: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a ve /v2a.
- lora_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}.safetensors biçimindeki eğitilmiş LoRA ağırlıkları için URL.
- config_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}Çıkarım uç noktası kurulumu için yapılandırma.
- debug_dataset
- object {url, content_type, file_name, file_size} | null`debug_dataset` etkinleştirildiğinde kullanılabilen hata ayıklama çıktısı: ön işlemeden geçmiş eğitim verilerini içeren indirilebilir bir arşiv.
Diğer LTX 2.3 Trainer varyantları
Daha fazla model: Eğitim
AI aracıları için: bu sayfanın Markdown biçimi şurada: https://doitong.com/tr/developers/models/ltx23-trainer-v2/ic-lora/v2v-masked.md. Tüm modeller ve kılavuzlar: https://doitong.com/developers/llms.txt