Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint
इंटीग्रेट करें
lora/inpaint
# 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/lora/inpaint?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/lora/inpaint?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"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/lora/inpaint", 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": "lora/inpaint",
"input": {
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
}
Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint मॉडल (lora/inpaint) को Doitong API के ज़रिए कॉल करें। एजेंट के लिए दस्तावेज़: https://doitong.com/hi/developers/models/lora/inpaint.md
POST https://api.doitong.com/v1/run/lora/inpaint?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"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/lora/inpaint चलाने से रन से पहले सटीक कीमत मिलती है।
यह अनुरोध: ≈$0.184 184 API क्रेडिट इसे इस पेज पर चलाएँ
आपकी नई API कुंजी। यह केवल अभी दिखाया गया है और कोड तथा नीचे दिए गए API कुंजी फ़ील्ड में पहले से मौजूद है। इसे गुप्त रखें: इसे कभी भी ब्राउज़र में चलने वाले कोड में न डालें।
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।
/run/lora/inpaint?wait=20
कोटेशन → $0.184
# 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/lora/inpaint?wait=20" \
-H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://api.doitong.com/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/lora/inpaint?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}
payload = {
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"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/lora/inpaint", 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": "lora/inpaint",
"input": {
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
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
Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint के बारे में
`model_name` में सेट किए गए Stable Diffusion मॉडल से `image_url` और ब्लैक-एंड-व्हाइट `mask_url` का उपयोग करके इमेज के हिस्सों को संपादित करता है। `noise_strength` 0 से 1 तक होता है। मर्ज किए गए LoRAs, एंबेडिंग, ControlNets, IP adapters और कई शेड्यूलर समर्थित हैं, जिनमें चरण 1 से 150 तक होते हैं। आउटपुट png या jpeg होता है।
पैरामीटर
कैनोनिकल नाम या नेटिव नाम में से कोई एक भेजें, दोनों नहीं। कैनोनिकल नाम
model_nameआवश्यक
unet_nameवैकल्पिक
variantवैकल्पिक
promptआवश्यक
negative_promptवैकल्पिक
prompt_weightingवैकल्पिक
image_urlवैकल्पिक
image
mask_urlवैकल्पिक
mask
noise_strengthवैकल्पिक
lorasवैकल्पिक
loras[].pathआवश्यक
loras[].scaleवैकल्पिक
embeddingsवैकल्पिक
embeddings[].pathआवश्यक
embeddings[].tokensवैकल्पिक
controlnetsवैकल्पिक
controlnets[].pathआवश्यक
controlnets[].config_urlवैकल्पिक
controlnets[].variantवैकल्पिक
controlnets[].image_urlआवश्यक
controlnets[].mask_urlवैकल्पिक
controlnets[].conditioning_scaleवैकल्पिक
controlnets[].start_percentageवैकल्पिक
controlnets[].end_percentageवैकल्पिक
controlnets[].ip_adapter_indexवैकल्पिक
controlnet_guess_modeवैकल्पिक
ip_adapterवैकल्पिक
ip_adapter[].ip_adapter_image_urlआवश्यक
ip_adapter[].ip_adapter_mask_urlवैकल्पिक
ip_adapter[].pathआवश्यक
ip_adapter[].model_subfolderवैकल्पिक
ip_adapter[].weight_nameवैकल्पिक
ip_adapter[].insight_face_model_pathवैकल्पिक
ip_adapter[].scaleवैकल्पिक
ip_adapter[].scale_jsonवैकल्पिक
ip_adapter[].unconditional_noising_factorवैकल्पिक
ip_adapter[].image_projection_shortcutवैकल्पिक
image_encoder_pathवैकल्पिक
image_encoder_subfolderवैकल्पिक
image_encoder_weight_nameवैकल्पिक
ic_light_model_urlवैकल्पिक
ic_light_model_background_image_urlवैकल्पिक
ic_light_image_urlवैकल्पिक
seedवैकल्पिक
num_inference_stepsवैकल्पिक
guidance_scaleवैकल्पिक
clip_skipवैकल्पिक
schedulerवैकल्पिक
timestepsवैकल्पिक
timesteps.methodवैकल्पिक
timesteps.arrayवैकल्पिक
sigmasवैकल्पिक
sigmas.methodवैकल्पिक
sigmas.arrayवैकल्पिक
prediction_typeवैकल्पिक
rescale_betas_snr_zeroवैकल्पिक
image_formatवैकल्पिक
num_imagesवैकल्पिक
num_outputs
enable_safety_checkerवैकल्पिक
tile_widthवैकल्पिक
tile_heightवैकल्पिक
tile_stride_widthवैकल्पिक
tile_stride_heightवैकल्पिक
etaवैकल्पिक
debug_latentsवैकल्पिक
debug_per_pass_latentsवैकल्पिक
फ़ाइल पैरामीटर में सार्वजनिक https:// URL, 10 MB तक का data: URI, या अपलोड का file_url लिया जाता है। फ़ाइलें
आउटपुट
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "lora/inpaint",
"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": 184,
"usd": "0.184",
"charged": 184,
"refunded": 0
},
"input": {
"model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
"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",
"content_type": "image/jpeg",
"file_name": "0-output.jpeg",
"file_size": 1843200,
"width": 1024,
"height": 768
}
],
"seed": 42,
"has_nsfw_concepts": [
false
],
"debug_latents": {
"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_per_pass_latents": {
"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": "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"
}
}
आउटपुट के फ़ील्ड
- images
- array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}निर्मित इमेज की फ़ाइल जानकारी।
- 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।
- debug_latents
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullडिबगिंग के लिए संग्रहीत latent डेटा।
- debug_per_pass_latents
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullडिबगिंग के लिए संग्रहीत प्रति-पास latent डेटा।
अन्य Stable Diffusion with LoRAs वेरिएंट
और मॉडल: इमेज एडिटिंग
AI एजेंट के लिए: इस पेज का Markdown यहाँ है https://doitong.com/hi/developers/models/lora/inpaint.md. सभी मॉडल और गाइड: https://doitong.com/developers/llms.txt






