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Illusion Diffusion

Integrieren

Modell-ID illusion-diffusion
# 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/illusion-diffusion?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# 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"

Diese Anfrage: ≈0,022 $ 22 API-Credits Auf dieser Seite ausführen

API-Schlüssel abrufen
Open model Text zu Bild #composition#stylized

Erzeugt Bilder im Illusionsstil, indem ein Text-Prompt über ControlNet an ein Eingabebild gebunden wird

Open model · Bild

Dein erstes Ergebnis erscheint hier

Erstelle unten eine Anfrage und führe sie mit deinem API-Schlüssel aus. Ausgaben werden in unseren Speicher kopiert und dauerhaft oder 7 Tage kostenlos aufbewahrt.

Anfrage erstellen

Die Steuerelemente werden aus dem Modellschema generiert. Code und Preis werden aktualisiert, während du sie änderst.

•erforderlich

Beschreiben Sie das gewünschte Bild möglichst detailliert, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

•erforderlich image_url
Datei ablegen oder

URL des Eingabebilds.

image_size Standard square_hd

Ausgabebildabmessungen, aus Presets ausgewählt oder als benutzerdefinierte Breite und Höhe angegeben. Beide benutzerdefinierten Abmessungen müssen durch 8 teilbar sein.

Erweitert negative_prompt · scheduler · guidance_scale · controlnet_conditioning_scale · control_guidance_start · control_guidance_end · num_inference_steps · seed · enable_safety_checker
Standard

Negativer Prompt mit auszuschließenden Bilddetails, darunter Farben, Objekte, Szenerie oder feinere Merkmale. Beispiele sind Schnurrbart, Unschärfe oder niedrige Auflösung.

scheduler Standard Euler

Scheduler oder Sampler zum Entrauschen des Bilds.

Standard 7.5

Stärke der Prompt-Treue bei der Bildauswahl, ausgedrückt als CFG (Classifier Free Guidance).

Standard 1

Auf die ControlNet-Konditionierung angewendete Skalierung.

Standard 0
Standard 1
Standard 40

Steuert, wie viele Generierungsschritte Stable Diffusion ausführt; zusätzliche Schritte können ein detaillierteres endgültiges Bild erzeugen.

Seed der Bildgenerierung einschließlich des zufällig gewählten Werts, falls die Eingabe keinen Seed enthielt; andernfalls wird der angegebene Wert wiederholt.

POST /run/illusion-diffusion?wait=20 Preis → 0,022 $
# 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/illusion-diffusion?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  }'

# 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"

Diese Anfrage ausführen

Dein Schlüssel bleibt in diesem Browser: Er wird nur an die Doitong API gesendet und nur gespeichert (localStorage), wenn du „Merken“ aktivierst. API-Schlüssel abrufen

Über Illusion Diffusion

Nimmt ein erforderliches `image_url` und `prompt` entgegen und verbindet die Formen des Bildes mit dem generierten Bild, was sich für optische Illusionskunst eignet. Mit `controlnet_conditioning_scale`, `control_guidance_start` und `control_guidance_end` lässt sich festlegen, wie stark die Quelle das Ergebnis steuert. Zusätzlich werden `negative_prompt`, `guidance_scale` von 0 bis 50, 0 bis 80 Inferenzschritte sowie Euler- oder DPM++-Karras-SDE-Scheduler angeboten.

Parameter

Sende entweder den kanonischen Namen oder den nativen Namen, nicht beide. Kanonische Namen

NameTyp StandardZulässig Beschreibung
image_urlerforderlich image
Typurl · image
URL des Eingabebilds.
prompterforderlich
Typstring
Beschreiben Sie das gewünschte Bild möglichst detailliert, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
negative_promptoptional
Typstring
Standard
Negativer Prompt mit auszuschließenden Bilddetails, darunter Farben, Objekte, Szenerie oder feinere Merkmale. Beispiele sind Schnurrbart, Unschärfe oder niedrige Auflösung.
guidance_scaleoptional
Typnumber
Standard7.5
≤ 50> 0
Stärke der Prompt-Treue bei der Bildauswahl, ausgedrückt als CFG (Classifier Free Guidance).
controlnet_conditioning_scaleoptional
Typnumber
Standard1
Auf die ControlNet-Konditionierung angewendete Skalierung.
control_guidance_startoptional
Typnumber
Standard0
0 – 1
control_guidance_endoptional
Typnumber
Standard1
0 – 1
seedoptional
Typinteger | null
Seed der Bildgenerierung einschließlich des zufällig gewählten Werts, falls die Eingabe keinen Seed enthielt; andernfalls wird der angegebene Wert wiederholt.
scheduleroptional
Typenum
StandardEuler
DPM++ Karras SDEEuler
Scheduler oder Sampler zum Entrauschen des Bilds.
num_inference_stepsoptional
Typinteger
Standard40
0 – 80
Steuert, wie viele Generierungsschritte Stable Diffusion ausführt; zusätzliche Schritte können ein detaillierteres endgültiges Bild erzeugen.
image_sizeoptional
Typobject
Standardsquare_hd
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
Ausgabebildabmessungen, aus Presets ausgewählt oder als benutzerdefinierte Breite und Höhe angegeben. Beide benutzerdefinierten Abmessungen müssen durch 8 teilbar sein.
enable_safety_checkeroptional
Typboolean
Standardtrue
Die Prüfung kann durch Setzen auf false gelockert werden, sofern der Aufrufer dazu berechtigt ist.
erforderlich Kanonischer Name, ebenfalls akzeptiert

Dateiparameter akzeptieren eine öffentliche https://-URL, eine data:-URI bis 10 MB oder die file_url eines Uploads. Dateien

Ausgabe

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "illusion-diffusion",
  "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": 22,
    "usd": "0.022",
    "charged": 22,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "image": {
      "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,
      "width": 1024,
      "height": 768
    },
    "seed": 42
  },
  "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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
Deine Dateien, deine EntscheidungJede outputs[].url ist eine Kopie in unserem Speicher: dauerhaft aufbewahrt (Abrechnung pro GB-Monat) oder 7 Tage kostenlos – je nach Kontoeinstellung oder ?storage=.
Gleiche Struktur bei jedem Modelltype, url, content_type, width, height und duration – für Bilder, Video und Audio gleichermaßen. output ist das Ergebnisobjekt des Modells.
Ausgabefelder
image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Dateiinformationen für das generierte Bild.
seed
integerSeed der Bildgenerierung einschließlich des zufällig gewählten Werts, falls die Eingabe keinen Seed enthielt; andernfalls wird der angegebene Wert wiederholt.

Für KI-Agenten: Diese Seite ist als Markdown verfügbar unter https://doitong.com/de/developers/models/illusion-diffusion.md. Alle Modelle und Anleitungen: https://doitong.com/developers/llms.txt