# MiniMax H3 Reference to Video LoRA Trainer API

> مدرّب LoRA لفيديو موجّه بالمراجع، مع بدء دافئ من LoRA سابق

يدرّب LoRA على ملف zip من مقاطع فيديو للعناصر حتى توجه المدخلات المرجعية إنشاء الفيديو. تحدد `reference_conditioning_p` معدل استخدام المراجع أثناء التدريب، وتواصل `resume_from_lora_url` التدريب من LoRA سبق تدريبه. تشمل الإعدادات القابلة للضبط أيضًا `rank` و`number_of_steps` و`number_of_frames` و`frame_rate` و`aspect_ratio`. يعيد الأوزان وملف إعدادات.

- Model id: `minimax/h3/ref2va/trainer`
- Made by: MiniMax
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.015 / step (cheapest run $30.00 (30000 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/minimax/h3/ref2va/trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/minimax/h3/ref2va/trainer`
- Docs page: https://doitong.com/ar/developers/models/minimax/h3/ref2va/trainer

## Pricing

Price: **$0.015 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $30.00 = 30000 API credits (2000 steps × 15 API credits).

Prices are the upstream price in USD, paid from the API balance in API credits (1000 API credits = 1 USD). `POST https://api.doitong.com/v1/quote/minimax/h3/ref2va/trainer` with the same JSON body returns the exact price for that input; the quote is exactly what a run charges. Invalid input is never charged and failed or canceled requests are refunded automatically.

## Input parameters

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `training_data_url` |  | string | yes |  |  | عنوان URL لملف ZIP يضم فيديوهات تدريب للهدف؛ تُرفض مجموعات البيانات المكوّنة من صور فقط وأرشيفات التدريب المختلطة للصور والفيديو، لذا يجب تقديم الصور كأصول جانبية مرجعية. تشترك الإضافات الاختيارية في الاسم الأساسي لكل مقطع: وصف مثل `clip01.txt` ومراجع مرتبة من `ref_1` إلى `ref_4`، بأسماء `clip01.ref_1.<ext>` إلى `clip01.ref_4.<ext>`؛ ومن دون أصول جانبية مرجعية، يوفّر إطار من المقطع مرجعه الخاص. يحدد `<ext>` نوع المرجع: صور (.png/.jpg/.jpeg)، أو صوت (.wav/.mp3/.flac/.m4a/.ogg/.aac)، أو فيديوهات (.mp4/.mov/.avi/.mkv/.webm)، وتصبح مساراتها الصوتية أيضًا مراجع صوتية. تدعم مقاطع التدريب .mp4 و.mov و.avi و.mkv؛ واستهدف 10 مقاطع على الأقل، مع تفضيل عدد أكبر. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | رتبة تكييف LoRA، حيث تقابل زيادة استهلاك الذاكرة قدرة أكبر مع ارتفاع الإعداد. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 1 – 15,000 | إجمالي عدد خطوات التدريب. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | معدل تعلم التحسين، الذي يوازن بين زيادة محتملة في سرعة التدريب وخطر فرط التكيّف عند رفعه. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `73` | 22 – 124 | عدد الإطارات لكل عينة تدريب؛ يجب أن يترك قسمته على 17 باقيًا قدره 5. تشمل الأمثلة 22 و39 و56 و73 و90 و107 و124. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | معدل إطارات الفيديو المستهدف، مقاسًا بالإطارات في الثانية. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | دقة التدريب. تؤدي زيادة الدقة إلى رفع متطلبات الذاكرة. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `21:9`, `16:9`, `4:3`, `1:1`, `3:4`, `9:16` | اختر نسبة أبعاد التدريب من المجموعة نفسها المتاحة عبر MiniMax H3 API. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | عبارة تفعيل نمط LoRA، تُدرج في بداية الأوصاف أثناء التدريب. |
| `reference_conditioning_p` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | حدّد مدى استخدام التدريب لتكييف الصور المرجعية مقابل التدريب غير المكيّف لتحويل النص إلى فيديو وصوت. يذهب أي احتمال متبقٍ إلى الهدف غير المكيّف للحفاظ على توليد مستقر اعتمادًا على الموجّه فقط. |
| `resume_from_lora_url` |  | string \| null | no |  |  | عنوان URL لتدريب بدء دافئ باستخدام LoRA بصيغة .safetensors أنشأه هذا المدرّب سابقًا، متبوعًا بعدد خطوات التدريب الإضافية number_of_steps. لا يُستعاد سوى أوزان المحوّل: يبدأ كل من التحسين وجدولة معدل التعلم من جديد. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | ما إذا كان معدل fps المستهدف وعدد الإطارات يُطابقان عبر تغيير حجم الفيديو تلقائيًا؛ يفعّل true هذا الضبط. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | فعّل تقسيم المشاهد للفيديوهات الأطول من عتبة مدة، مع تجاهل الأصول الجانبية المرجعية من أي مقاطع يجري تقسيمها. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | مُشغّل تقسيم المشاهد معبرًا عنه بمدة بالثواني: لا تُقسم إلا الفيديوهات الأطول من الحد. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | خيار لتنزيل أرشيف لفحص المعالجة المسبقة قبل الالتزام بالتدريب الكامل. عند تفعيله، يغلّف المدرّب مجموعة البيانات المعالجة كي تتمكن من فحص الأوصاف والصور المرجعية والفيديوهات والصور يدويًا للتحقق من صحتها. |
| `strict_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | معالجة صارمة لمشكلات المعالجة المسبقة التي كان سيُسجّلها النظام ويحلّها باستخدام البديل الموثق. يؤدي تفعيلها إلى رفض الأوصاف التي تحتاج إلى موجّهات فارغة، والأصول الجانبية المرجعية المفقودة، والفيديوهات ذات الصوت غير القابل للقراءة بدلًا من السماح بهذه البدائل. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

## Run it

Set `DOITONG_API_KEY` to a key from https://doitong.com/developers/dashboard#keys. `?wait=20` returns the finished request in the same call when it is ready within 20 seconds; otherwise poll `GET /requests/{id}` (it also accepts `?wait=`), or pass `webhook_url`.

### curl

```bash
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://api.doitong.com/v1/run/minimax/h3/ref2va/trainer?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.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
```

### JavaScript

```javascript
const API = "https://api.doitong.com/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/minimax/h3/ref2va/trainer?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 + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.com/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/minimax/h3/ref2va/trainer", 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"])
```

### MCP

The MCP server at `https://api.doitong.com/v1/mcp` exposes the tools `search_models`, `get_model`, `quote`, `run`, `get_request`, `cancel_request`, `list_requests`, `create_upload` and `get_account`. A `run` call for this model:

```json
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "method": "tools/call",
  "params": {
    "name": "run",
    "arguments": {
      "model_id": "minimax/h3/ref2va/trainer",
      "input": {
        "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}
```

## Response

Every call returns a request object. `status` is one of `queued`, `running`, `succeeded`, `failed`, `canceled`. `outputs` lists the generated files with URLs on our storage (kept forever, or 7 days with `?storage=temporary`; `storage` says which); `output` is the model's own result object with the same URLs.

```json
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "minimax/h3/ref2va/trainer",
  "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": 30000,
    "usd": "30.00",
    "charged": 30000,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | عنوان URL لأوزان LoRA المدرّبة بتنسيق .safetensors. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | تهيئة إعداد نقطة نهاية الاستدلال. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | متاح فقط للطلبات التي فعّلت `debug_dataset`؛ يحتفظ هذا الأرشيف القابل للتنزيل ببيانات التدريب بعد المعالجة المسبقة. |

## Related models

- [MiniMax H3 First Last Frame LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/flf2v/trainer.md) (`minimax/h3/flf2v/trainer`): $0.01 / step
- [MiniMax H3 Image to Video Audio LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/i2v/trainer.md) (`minimax/h3/i2v/trainer`): $0.01 / step
- [MiniMax H3 Text to Video LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/t2v/trainer.md) (`minimax/h3/t2v/trainer`): $0.005 / step
- [ERNIE-Image Trainer](https://doitong.com/developers/models/ernie-image-trainer.md) (`ernie-image-trainer`): $0.0012 / step
- [FLUX 2 \[klein\] 9b Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer`): $0.0043 / step
- [Flux 2 Klein 9B Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer/edit.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer/edit`): $0.0139 / step
- [FLUX 2 Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer.md) (`flux-2-trainer`): $0.0064 / step
- [FLUX 2 Trainer Edit](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer/edit.md) (`flux-2-trainer/edit`): $0.0389 / step

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/ref2va/trainer
- All models and guides for AI agents: https://doitong.com/developers/llms.txt
- OpenAPI 3.1 with this model's typed request body: https://doitong.com/developers/openapi.json?model=minimax/h3/ref2va/trainer
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/minimax/h3/ref2va/trainer