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PASD

Integrieren

Modell-ID pasd
# 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/pasd?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"
  }'

# 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"

Dateien wie das Beispiel: 0,126 $ 126 API-Credits Deine Dateien werden vor der Ausführung gemessen Auf dieser Seite ausführen

API-Schlüssel abrufen
Open model Bildbearbeitung #utility#editing

Diffusionsbasierte Superauflösung, die Bilder mit optionaler Prompt-Steuerung von 1x auf 4x hochskaliert

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.

Standard

Zusätzlicher Prompt zur Steuerung der Superauflösung.

•erforderlich image_url
Datei ablegen oder

Für die Superauflösungsverarbeitung bereitgestelltes Bild.

Standard 2

Skalierungsfaktor für die Hochskalierung von 1 bis 4x.

Erweitert negative_prompt · steps · guidance_scale · conditioning_scale
Standard blurry, dirty, messy,...

Negativer Prompt zur Unterdrückung von Artefakten.

Standard 25

Anzahl der Inferenzschritte von 10 bis 50.

Standard 7

Stärke der Diffusionssteuerung von 1.0 bis 20.0.

Standard 0.8

Stärke der ControlNet-Konditionierung von 0.1 bis 1.0.

POST /run/pasd?wait=20 Preis → 0,126 $
# 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/pasd?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"
  }'

# 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 PASD

Stellt ein über `image_url` bereitgestelltes Bild niedriger Qualität wieder her und vergrößert es. `scale` beträgt 1 bis 4 (Standard 2), `steps` 10 bis 50, `guidance_scale` 1 bis 20 und `conditioning_scale` 0.1 bis 1 für die ControlNet-Stärke. Ein optionaler `prompt` und `negative_prompt` steuern die Details. Das Modell kann auch für personalisierte Stilisierung verwendet werden.

Parameter

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

NameTyp StandardZulässig Beschreibung
image_urlerforderlich image
Typurl · image
Für die Superauflösungsverarbeitung bereitgestelltes Bild.
scaleoptional
Typinteger | null
Standard2
1 – 4
Skalierungsfaktor für die Hochskalierung von 1 bis 4x.
stepsoptional
Typinteger | null
Standard25
10 – 50
Anzahl der Inferenzschritte von 10 bis 50.
guidance_scaleoptional
Typnumber | null
Standard7
1 – 20
Stärke der Diffusionssteuerung von 1.0 bis 20.0.
conditioning_scaleoptional
Typnumber | null
Standard0.8
0,1 – 1
Stärke der ControlNet-Konditionierung von 0.1 bis 1.0.
promptoptional
Typstring | null
Standard
Zusätzlicher Prompt zur Steuerung der Superauflösung.
negative_promptoptional
Typstring | null
Standardblurry, dirty, messy, frames, deformed, dotted, noise, raster lines, unclear, lowres, over-smoothed, painting, ai generated
Negativer Prompt zur Unterdrückung von Artefakten.
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": "pasd",
  "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": 126,
    "usd": "0.126",
    "charged": 126,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_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",
        "content_type": "image/jpeg",
        "file_name": "0-output.jpeg",
        "file_size": 1843200,
        "width": 1024,
        "height": 768
      }
    ],
    "timings": {}
  },
  "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
images
array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Durch Superauflösung erzeugte Bilder.
timings
objectNach Verarbeitungsphase aufgeschlüsselte Zeitdaten.

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