सामग्री पर जाएँ

ControlNet SDXL

इंटीग्रेट करें

मॉडल id fast-sdxl-controlnet-canny
# 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-sdxl-controlnet-canny?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "control_image_url": "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"

यह अनुरोध: ≈$0.015 15 API क्रेडिट इसे इस पेज पर चलाएँ

API कुंजी प्राप्त करें
Stability AI टेक्स्ट से इमेज तेज़ #diffusion#controlnet#manipulation

कंट्रोल छवि द्वारा निर्देशित SDXL टेक्स्ट-टू-इमेज, संरचना-स्थिर जनरेशन के लिए

Stability AI · 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

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

•आवश्यक

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

•आवश्यक
फ़ाइल ड्रॉप करें, या

कंट्रोल इमेज का URL।

image_size

आउटपुट के आयाम, जो आकार न दिए जाने पर कंट्रोल इमेज से अपने आप निर्धारित होते हैं।

num_images डिफ़ॉल्ट 1

निर्माण के लिए अनुरोधित इमेज की संख्या।

उन्नत negative_prompt · safety_checker_version · format · request_id · controlnet_conditioning_scale · num_inference_steps · guidance_scale · seed · enable_safety_checker · expand_prompt · loras · embeddings
डिफ़ॉल्ट

बहिष्कृत की जाने वाली इमेज विवरण निर्दिष्ट करने वाला नेगेटिव प्रॉम्प्ट, जिसमें रंग, ऑब्जेक्ट, दृश्य या सूक्ष्म विशेषताएँ शामिल हैं। उदाहरणों में मूँछ, धुंधलापन या कम रिज़ॉल्यूशन शामिल 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।

डिफ़ॉल्ट

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

डिफ़ॉल्ट 0.5

ControlNet द्वारा लागू conditioning की strength।

डिफ़ॉल्ट 35

चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।

डिफ़ॉल्ट 7.5

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

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।

डिफ़ॉल्ट []

उपयोग के लिए चुने गए LoRA वेट, सूची के रूप में दिए गए।

डिफ़ॉल्ट []

उपयोग के लिए चुने गए embeddings, सूची के रूप में दिए गए।

POST /run/fast-sdxl-controlnet-canny?wait=20 कोटेशन → $0.015
# 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-sdxl-controlnet-canny?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "control_image_url": "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"

यह अनुरोध चलाएँ

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। API कुंजी प्राप्त करें

ControlNet SDXL के बारे में

`prompt` और लेआउट को नियंत्रित करने वाले आवश्यक `control_image_url` से इमेज बनाता है। `controlnet_conditioning_scale` 0 से 1 तक चलता है (डिफ़ॉल्ट 0.5)। `image_size` सेट न होने पर आउटपुट साइज़ कंट्रोल इमेज से निर्धारित होता है। प्रति कॉल अधिकतम 8 इमेज, 70 चरणों तक, LoRA और एंबेडिंग समर्थित हैं।

पैरामीटर

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

नामप्रकार डिफ़ॉल्टअनुमत विवरण
promptआवश्यक
प्रकारstring
जिस इमेज को आप बनाना चाहते हैं उसका अधिकतम विवरण के साथ वर्णन करें, ताकि सर्वोत्तम परिणाम मिल सकें।
control_image_urlआवश्यक
प्रकारurl · image
कंट्रोल इमेज का URL।
controlnet_conditioning_scaleवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट0.5
0 – 1
ControlNet द्वारा लागू conditioning की strength।
negative_promptवैकल्पिक
प्रकारstring
डिफ़ॉल्ट
बहिष्कृत की जाने वाली इमेज विवरण निर्दिष्ट करने वाला नेगेटिव प्रॉम्प्ट, जिसमें रंग, ऑब्जेक्ट, दृश्य या सूक्ष्म विशेषताएँ शामिल हैं। उदाहरणों में मूँछ, धुंधलापन या कम रिज़ॉल्यूशन शामिल हैं।
image_sizeवैकल्पिक
प्रकारobject
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
आउटपुट के आयाम, जो आकार न दिए जाने पर कंट्रोल इमेज से अपने आप निर्धारित होते हैं।
num_inference_stepsवैकल्पिक
प्रकारinteger
डिफ़ॉल्ट35
1 – 70
चलाए जाने वाले inference चरणों की संख्या।
seedवैकल्पिक
प्रकारinteger | null
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।
guidance_scaleवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट7.5
0 – 20
इमेज चयन के लिए प्रॉम्प्ट-अनुरूपता की शक्ति, CFG (Classifier Free Guidance) के रूप में व्यक्त।
num_imagesवैकल्पिक num_outputs
प्रकारinteger
डिफ़ॉल्ट1
1 – 8
निर्माण के लिए अनुरोधित इमेज की संख्या।
lorasवैकल्पिक
प्रकारobject[]
डिफ़ॉल्ट[]
उपयोग के लिए चुने गए LoRA वेट, सूची के रूप में दिए गए।
loras[].forceवैकल्पिक
प्रकारboolean
डिफ़ॉल्टfalse
क्या embedding का उपयोग अनिवार्य है: true इसे अनिवार्य बनाता है।
loras[].pathआवश्यक
प्रकारstring
LoRA वेट का स्रोत, HF मॉडल आइडेंटिफ़ायर के रूप में दिया जाता है जो safetensors वेट पर रिज़ॉल्व होता है, या URL अथवा पाथ से स्थित safetensors फ़ाइल के रूप में।
loras[].scaleवैकल्पिक
प्रकारnumber
डिफ़ॉल्ट1
0 – 1
LoRA weight को base मॉडल में मर्ज करने से पहले उस पर लागू किया गया multiplier।
embeddingsवैकल्पिक
प्रकारobject[]
डिफ़ॉल्ट[]
उपयोग के लिए चुने गए embeddings, सूची के रूप में दिए गए।
embeddings[].pathआवश्यक
प्रकारstring
URL या फ़ाइल पाथ से निर्दिष्ट embedding वेट।
embeddings[].tokensवैकल्पिक
प्रकारstring[]
Embedding टोकन सूची; इसे न देने पर स्वचालित नामकरण उपलब्ध होता है: embedding फ़ाइल के प्रत्येक वेक्टर को <s0>, <s1>, ... क्रम से एक टोकन मिलता है।
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
अनुरोध पहचानकर्ता, उस अनुरोध के साथ प्रतिक्रिया का संबंध स्थापित करने के लिए जिसने इसे उत्पन्न किया।
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-sdxl-controlnet-canny",
  "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": 15,
    "usd": "0.015",
    "charged": 15,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "control_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",
        "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।

और मॉडल: टेक्स्ट से इमेज

AI एजेंट के लिए: इस पेज का Markdown यहाँ है https://doitong.com/hi/developers/models/fast-sdxl-controlnet-canny.md. सभी मॉडल और गाइड: https://doitong.com/developers/llms.txt