# LTX 2.3 Trainer (V2) - Keyframe Interpolation API

> Entraîne un LoRA qui génère le mouvement entre les premières et dernières images clés, avec éventuellement une image intermédiaire

Entraîne un LoRA pour l'interpolation d'images clés : lors de l'inférence, vous fournissez les première et dernière images, et le modèle génère la vidéo intermédiaire. Activez `include_middle_keyframe` pour entraîner le modèle avec les première, intermédiaire et dernière images ; chaque échantillon de validation doit alors fournir `middle_image_url`. Les données sont fournies dans un zip via `training_data_url`, avec jusqu'à 2 entrées de validation.

- Model id: `ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Made by: Lightricks
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.0024 / step (cheapest run $4.80 (4800 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Docs page: https://doitong.com/fr/developers/models/ltx23-trainer-v2/interpolate

## Pricing

Price: **$0.0024 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $4.80 = 4800 API credits (2000 steps × 2.4 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/ltx23-trainer-v2/interpolate` 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 |  |  | URL d’un `.zip` contenant les données d’entraînement, organisées selon le mode d’entraînement sélectionné. Chaque fichier média peut être accompagné d’une légende `.txt` portant le même nom de base. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | Rang d’adaptation LoRA, échangeant une consommation mémoire accrue contre une capacité supérieure à mesure que la valeur augmente. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 10,000 | Nombre total d’étapes d’entraînement. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Taux d’apprentissage de l’optimisation. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Nombre d’images de chaque échantillon d’entraînement. La division de ce nombre par 8 doit laisser un reste de 1 ; exemples : 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Fréquence d’images cible de la vidéo d’entraînement, en images par seconde. La fréquence native de LTX-2.3 est 24. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | Résolution d’entraînement. Augmenter la résolution accroît les besoins en mémoire. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Ratio d’aspect d’entraînement. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | Phrase d’activation du style LoRA, insérée au début des légendes pendant l’entraînement. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | Ajustement automatique de la vidéo pour correspondre aux FPS et au nombre d’images demandés lorsqu’il est activé ; les jeux de données d’images restent inchangés. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | Découpage des scènes pour les vidéos dépassant un seuil de durée, activé lorsque la valeur est true. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | Déclencheur de découpage des scènes exprimé comme une durée en secondes : seules les vidéos plus longues que le seuil sont découpées. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Mode d’inspection du prétraitement pour vérifier les vidéos, les images et les légendes avant un entraînement complet. Son activation fait renvoyer par l’entraîneur le jeu de données d’entraînement traité dans une archive téléchargeable pour examen manuel. |
| `validation` |  | array of object {prompt, start_image_url, end_image_url, middle_image_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | Données de validation fournies sous forme de liste ; une entrée associe des images d’images clés à un prompt. |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | Prompt utilisé pendant la validation. |
| `validation[].start_image_url` |  | string (image URL) | yes |  | ≥ 1 characters | URL de l’image clé de l’image initiale. |
| `validation[].end_image_url` |  | string (image URL) | yes |  | ≥ 1 characters | URL de l’image clé de l’image finale. |
| `validation[].middle_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | URL de l’image clé centrale pour l’interpolation première+centrale+dernière. Les exécutions avec `include_middle_keyframe=true` l’exigent ; sinon, elle est facultative. |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `blurry, out of focus, overexposed, underexposed, low contrast, washed out colors, excessive noise, grainy texture, poor lighting, flickering, motion blur, distorted proportions, unnatural skin tones, deformed facial features, asymmetrical face, missing facial features, extra limbs, disfigured hands, wrong hand count, artifacts around text, inconsistent perspective, camera shake, incorrect depth of field, background too sharp, background clutter, distracting reflections, harsh shadows, inconsistent lighting direction, color banding, cartoonish rendering, 3D CGI look, unrealistic materials, uncanny valley effect, incorrect ethnicity, wrong gender, exaggerated expressions, wrong gaze direction, mismatched lip sync, silent or muted audio, distorted voice, robotic voice, echo, background noise, off-sync audio, incorrect dialogue, added dialogue, repetitive speech, jittery movement, awkward pauses, incorrect timing, unnatural transitions, inconsistent framing, tilted camera, flat lighting, inconsistent tone, cinematic oversaturation, stylized filters, or AI artifacts.` |  | Prompt négatif appliqué pendant la validation, qui utilise un processus d’aperçu en une seule étape. Comme ce processus approxime l’inférence de production distillée en deux étapes, son guidage et la qualité de son aperçu diffèrent des résultats finaux. |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Nombre d’images de chaque vidéo de validation. |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Fréquence d’images cible des vidéos de validation, en images par seconde ; LTX-2.3 fonctionne nativement à 24. |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | Résolution utilisée pendant la validation. |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Ratio d’aspect utilisé pendant la validation. |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | Échelle du guidage spatio-temporel (STG), avec 1.0 recommandé et 0.0 désactivant le STG. |
| `include_middle_keyframe` |  | boolean | no | `false` |  | Inclusion de l’image clé centrale pour la génération vidéo : true exige `middle_image_url` dans chaque échantillon de validation et conserve l’image centrale avec la première et la dernière, plutôt que d’utiliser uniquement la première et la dernière. |

## 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/ltx23-trainer-v2/interpolate?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/ltx23-trainer-v2/interpolate?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/ltx23-trainer-v2/interpolate", 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": "ltx23-trainer-v2/interpolate",
      "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": "ltx23-trainer-v2/interpolate",
  "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": 4800,
    "usd": "4.80",
    "charged": 4800,
    "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.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://api.doitong.com/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `video` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Aperçu vidéo combiné issu de la validation, lorsqu’il est disponible pour les points de terminaison qui produisent une vidéo. |
| `audio` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Audio combiné issu de la validation, fourni comme aperçu lorsqu’il est disponible pour ces routes audio uniquement : /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a et /v2a. |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | URL des poids LoRA entraînés au format .safetensors. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Configuration de la mise en place du point de terminaison d’inférence. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Sortie de débogage disponible lorsque `debug_dataset` est activé : archive téléchargeable contenant les données d’entraînement après prétraitement. |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/interpolate
- 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=ltx23-trainer-v2/interpolate
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx23-trainer-v2/interpolate