Latent Consistency Models (v1.5/XL) · Image to Image

इंटीग्रेट करें

मॉडल id fast-lcm-diffusion/image-to-image

# 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/fast-lcm-diffusion/image-to-image?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"

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/fast-lcm-diffusion/image-to-image?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "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"
  }),
});
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.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "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",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/fast-lcm-diffusion/image-to-image", 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/hi/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://api.doitong.com/v1/mcp \
  --header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
  "model_id": "fast-lcm-diffusion/image-to-image",
  "input": {
    "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"
  }
}

Latent Consistency Models (v1.5/XL) · Image to Image मॉडल (fast-lcm-diffusion/image-to-image) को Doitong API के ज़रिए कॉल करें। एजेंट के लिए दस्तावेज़: https://doitong.com/hi/developers/models/fast-lcm-diffusion/image-to-image.md

POST https://api.doitong.com/v1/run/fast-lcm-diffusion/image-to-image?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json

{
  "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"
}

यदि रिस्पॉन्स स्टेटस "queued" या "running" है, तो GET https://api.doitong.com/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 को तब तक पोल करें जब तक यह "succeeded" न हो जाए; फ़ाइलें outputs[].url में हैं। उसी बॉडी के साथ POST https://api.doitong.com/v1/quote/fast-lcm-diffusion/image-to-image चलाने से रन से पहले सटीक कीमत मिलती है।

यह अनुरोध: ≈$0.019 19 API क्रेडिट इसे इस पेज पर चलाएँ

API कुंजी प्राप्त करें

Open model इमेज एडिटिंग तेज़ #lcm#diffusion#turbo#real-time

Latent consistency इमेज-टू-इमेज, जो strength नियंत्रण के साथ स्रोत छवि की रीस्टाइलिंग करता है

OpenAPI Markdown

Open model · इमेज

आपका पहला परिणाम यहाँ आएगा

नीचे एक अनुरोध बनाएँ और उसे अपनी API कुंजी से चलाएँ। आउटपुट हमारे स्टोरेज में कॉपी किए जाते हैं और हमेशा के लिए या 7 दिन तक मुफ़्त में रखे जाते हैं।

अनुरोध बनाएँ

प्रति रन अनुमानित कीमत

अनुमानित कीमत

$0.019प्रति रन

19 API क्रेडिट

प्रति रन निश्चित कीमत, केवल सफलता पर शुल्क लिया जाता है।

चलाएँ · $0.019

केवल सफलता पर शुल्क लिया जाता है; विफलता पर अपने-आप रिफंड किया जाता है।

num_outputs डिफ़ॉल्ट 1

एक सामान्य रन की सामान्य लागत के आधार पर अनुमानित। कोटेशन वही है जो रन के लिए लिया जाएगा।

कोटेशन एंडपॉइंट: POST /quote/{id}

अनुरोध बनाएँ

कंट्रोल मॉडल स्कीमा से जनरेट होते हैं। इन्हें बदलने पर कोड और कीमत अपडेट होती है।

prompt •आवश्यक

जिस इमेज को आप बनाना चाहते हैं उसका अधिकतम विवरण के साथ वर्णन करें, ताकि सर्वोत्तम परिणाम मिल सकें।

image •आवश्यक image_url

फ़ाइल ड्रॉप करें, या

निर्माण के लिए शुरुआती इमेज, URL के माध्यम से दी गई।

image_size डिफ़ॉल्ट square_hd

निर्मित इमेज के आयाम।

num_outputs num_images डिफ़ॉल्ट 1

निर्माण के लिए अनुरोधित इमेज की संख्या।

उन्नत negative_prompt · safety_checker_version · format · request_id · num_inference_steps · guidance_scale · strength · seed · enable_safety_checker · expand_prompt · preserve_aspect_ratio · crop_output

negative_prompt डिफ़ॉल्ट

अनचाही इमेज विवरण निर्दिष्ट करने वाला नेगेटिव प्रॉम्प्ट। इसमें रंग, ऑब्जेक्ट, दृश्य या सूक्ष्म विशेषताएँ और गुण, जैसे मूँछ, धुंधलापन या कम रिज़ॉल्यूशन, बहिष्कृत किए जा सकते हैं।

safety_checker_version डिफ़ॉल्ट v1

कस्टम ViT सुरक्षा जाँचकर्ता (`v2`) और CompVis जाँचकर्ता (`v1`, डिफ़ॉल्ट) में से चुनें।

format डिफ़ॉल्ट jpeg

परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।

request_id डिफ़ॉल्ट

अनुरोध पहचानकर्ता, उस अनुरोध के साथ प्रतिक्रिया का संबंध स्थापित करने के लिए जिसने इसे उत्पन्न किया।

num_inference_steps डिफ़ॉल्ट 6

चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।

guidance_scale डिफ़ॉल्ट 1.5

इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।

strength डिफ़ॉल्ट 0.95

निर्मित इमेज और शुरुआती इमेज के बीच समानता की मात्रा।

seed

Stable Diffusion में इमेज पुनरुत्पादन के लिए seed। मॉडल संस्करण, प्रॉम्प्ट और seed अपरिवर्तित रखकर हर रन में इमेज को बिल्कुल पुनरुत्पादित किया जा सकता है।

POST /run/fast-lcm-diffusion/image-to-image?wait=20 कोटेशन → $0.019

# 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/fast-lcm-diffusion/image-to-image?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"

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/fast-lcm-diffusion/image-to-image?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "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"
  }),
});
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.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "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",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/fast-lcm-diffusion/image-to-image", 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": "fast-lcm-diffusion/image-to-image",
      "input": {
        "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"
      },
      "wait_seconds": 20
    }
  }
}

यह अनुरोध चलाएँ

API कुंजी

आपकी key इसी ब्राउज़र में रहती है: इसे केवल Doitong API को भेजा जाता है और केवल तभी (localStorage) में सेव किया जाता है जब आप Remember चुनते हैं। इस ब्राउज़र में याद रखें API कुंजी प्राप्त करें

Latent Consistency Models (v1.5/XL) · Image to Image के बारे में

`image_url` और `prompt` से शुरू होता है। 0.05 से 1 तक का `strength` (डिफ़ॉल्ट 0.95) निर्धारित करता है कि परिणाम स्रोत से कितना अलग हो। यह कम चरणों में चलता है (डिफ़ॉल्ट 6), अधिकतम 8 छवियां लौटाता है और `preserve_aspect_ratio` तथा `crop_output` विकल्प प्रदान करता है।

पैरामीटर

कैनोनिकल नाम या नेटिव नाम में से कोई एक भेजें, दोनों नहीं। कैनोनिकल नाम

नामप्रकार डिफ़ॉल्टअनुमत विवरण

image_urlआवश्यक image

प्रकारurl · image

निर्माण के लिए शुरुआती इमेज, URL के माध्यम से दी गई।

promptआवश्यक

प्रकारstring

negative_promptवैकल्पिक

प्रकारstring

डिफ़ॉल्ट

image_sizeवैकल्पिक

प्रकारobject

डिफ़ॉल्टsquare_hd

square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9

निर्मित इमेज के आयाम।

num_inference_stepsवैकल्पिक

प्रकारinteger

डिफ़ॉल्ट6

1 – 32

चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।

guidance_scaleवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट1.5

0 – 20

इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।

strengthवैकल्पिक

प्रकारnumber

डिफ़ॉल्ट0.95

0.05 – 1

निर्मित इमेज और शुरुआती इमेज के बीच समानता की मात्रा।

seedवैकल्पिक

प्रकारinteger | null

num_imagesवैकल्पिक num_outputs

प्रकारinteger

डिफ़ॉल्ट1

1 – 8

निर्माण के लिए अनुरोधित इमेज की संख्या।

enable_safety_checkerवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टtrue

सुरक्षा चेकर सक्रियण; true जाँच सक्षम करता है।

safety_checker_versionवैकल्पिक

प्रकारenum

डिफ़ॉल्टv1

v1v2

कस्टम ViT सुरक्षा जाँचकर्ता (`v2`) और CompVis जाँचकर्ता (`v1`, डिफ़ॉल्ट) में से चुनें।

expand_promptवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टfalse

अतिरिक्त प्रॉम्प्ट के साथ प्रॉम्प्ट विस्तार, true होने पर सक्षम।

formatवैकल्पिक

प्रकारenum

डिफ़ॉल्टjpeg

jpegpng

परिणामी इमेज का फ़ाइल फ़ॉर्मैट।

request_idवैकल्पिक

प्रकारstring

डिफ़ॉल्ट

preserve_aspect_ratioवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टfalse

आकार सीमा से अधिक होने पर भी निर्मित इमेज का aspect ratio बनाए रखने के लिए true सेट करें। निर्माण के बाद cropping के माध्यम से सही proportions प्राप्त करने के लिए crop_output को True सेट करें। 32 से विभाजित न होने वाले width या height values को अभी भी 32 के निकटतम multiple पर round किया जाता है, और यह resizing डिफ़ॉल्ट रूप से aspect ratio बनाए नहीं रखती।

crop_outputवैकल्पिक

प्रकारboolean

डिफ़ॉल्टfalse

true होने पर निर्मित आउटपुट को सही aspect ratio में crop करें।

आवश्यक कैनोनिकल नाम, यह भी स्वीकार्य है

फ़ाइल पैरामीटर में सार्वजनिक https:// URL, 10 MB तक का data: URI, या अपलोड का file_url लिया जाता है। फ़ाइलें

आउटपुट

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t

{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "fast-lcm-diffusion/image-to-image",
  "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": 19,
    "usd": "0.019",
    "charged": 19,
    "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": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string"
  },
  "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"
  }
}

आपकी फ़ाइलें, आपकी पसंदहर outputs[].url हमारे स्टोरेज में एक कॉपी है: हमेशा के लिए (प्रति GB-माह भुगतान) या 7 दिन तक मुफ़्त में, आपके अकाउंट की सेटिंग या ?storage= के अनुसार।

हर मॉडल पर एक जैसा आकारइमेज, वीडियो और ऑडियो सभी के लिए type, url, content_type, width, height और duration। output मॉडल का अपना परिणाम ऑब्जेक्ट है।

आउटपुट के फ़ील्ड

images: array of object {url, width, height, content_type}निर्मित इमेज की फ़ाइल जानकारी।
timings: object
seed: integerइमेज-निर्माण seed, जिसमें इनपुट में seed न दिए जाने पर यादृच्छिक रूप से चुना गया मान शामिल है; अन्यथा, यह दिए गए मान को दोहराता है।
has_nsfw_concepts: array of booleanबताता है कि बनाई गई इमेज में NSFW अवधारणाएँ दिखाई देती हैं या नहीं।
prompt: stringइमेज निर्माण के दौरान उपयोग किया गया प्रॉम्प्ट।