# LTX 2.3 Trainer (V2) - Spatial Outpainting API

> 指定した固定内側矩形の周囲に動画を拡張するLoRAを学習

内側の矩形を固定し、その周囲の領域をモデルが生成する空間アウトペイント用LoRAを学習します。`crop_top_left`と`crop_bottom_right`は保持する矩形の必須の（x, y）頂点で、`resolution`と`aspect_ratio`で設定した学習解像度のピクセル単位で指定し、フレーム内に収める必要があります。検証サンプルでは、それぞれフルキャンバスの動画を使用します。

- Model id: `ltx23-trainer-v2/outpaint`
- Made by: Lightricks
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.006 / step (cheapest run $12.00 (12000 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-trainer-v2/outpaint`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx23-trainer-v2/outpaint`
- Docs page: https://doitong.com/ja/developers/models/ltx23-trainer-v2/outpaint

## Pricing

Price: **$0.006 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $12.00 = 12000 API credits (2000 steps × 6 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/outpaint` 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 |  |  | 選択したトレーニングモードに従って整理されたトレーニングデータを含む `.zip` の URL。各メディアファイルには、同じベース名の `.txt` キャプションを付けられます。 |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | LoRA 適応ランク。値を上げるとメモリ消費が増える代わりに容量が向上します。 |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 10,000 | トレーニングステップの総数。 |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | 最適化の学習率。 |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | 各トレーニングサンプルのフレーム数。8 で割った余りが 1 になる必要があります。例: 1、9、17、25、33、41、49、57、65、73、81、89、97。 |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | トレーニング動画の目標フレームレート（1 秒あたりのフレーム数）。LTX-2.3 のネイティブレートは 24 です。 |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | トレーニング解像度。解像度を上げるとメモリ要件が増加します。 |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | トレーニングのアスペクト比。 |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | LoRA スタイルの有効化フレーズ。トレーニング中にキャプションの先頭へ挿入されます。 |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | 有効にすると、要求された FPS とフレーム数に合わせて動画を自動調整します。画像データセットは変更されません。 |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | しきい値を超える長さの動画を対象としたシーン分割。有効にすると true になります。 |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | シーン分割のトリガー。秒単位の長さで表し、しきい値より長い動画のみ分割します。 |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | 完全なトレーニング実行前に動画、画像、キャプションを確認する前処理検査モード。有効にすると、トレーナーが処理済みのトレーニングデータセットを手動確認用のダウンロード可能なアーカイブとして返します。 |
| `crop_top_left` |  | array of any | yes |  | 2 – 2 items | 保持する内側の長方形の左上隅（x1, y1）。解像度 × `aspect_ratio`で選択した学習解像度バケット内の32px潜在グリッドにスナップされます。クロップはそのバケットへのリサイズ後に行われるため、座標はアップロードした動画の元の寸法を使用しません。 |
| `crop_bottom_right` |  | array of any | yes |  | 2 – 2 items | 保持する内側の長方形を定義する右下座標（x2, y2）。モデルはその外側をすべて生成します。学習解像度のピクセルで表し、この隅は学習フレーム内にあり、x2 > x1およびy2 > y1を満たす必要があります。 |
| `validation` |  | array of object {prompt, video_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | アウトペインティング用の検証データ。プロンプトと全キャンバス動画を含むエントリのリストで指定します。 |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | 検証中に使用するプロンプト。 |
| `validation[].video_url` |  | string (video URL) | yes |  | ≥ 1 characters | 周辺領域をアウトペインティングする全キャンバス動画URL。 |
| `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.` |  | 検証中に適用するネガティブプロンプト。検証では 1 段階のプレビュー処理を使用します。この処理は 2 段階の蒸留済み本番推論を近似するため、ガイダンスとプレビュー品質は最終結果と異なります。 |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | 各検証動画のフレーム数。 |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | 検証動画の目標フレームレート（1 秒あたりのフレーム数）。LTX-2.3 のネイティブレートは 24 です。 |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | 検証中に使用する解像度。 |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | 検証中に使用するアスペクト比。 |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | 時空間ガイダンス（STG）スケール。1.0 が推奨値で、0.0 にすると STG を無効にします。 |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
  "crop_top_left": [
    0,
    0
  ],
  "crop_bottom_right": [
    512,
    512
  ]
}
```

A fuller example:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
  "crop_top_left": [
    0,
    0
  ],
  "crop_bottom_right": [
    512,
    512
  ]
}
```

## 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/outpaint?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
    "crop_top_left": [
      0,
      0
    ],
    "crop_bottom_right": [
      512,
      512
    ]
  }'

# 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/outpaint?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
    "crop_top_left": [
      0,
      0
    ],
    "crop_bottom_right": [
      512,
      512
    ]
  }),
});
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",
    "crop_top_left": [
        0,
        0,
    ],
    "crop_bottom_right": [
        512,
        512,
    ],
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx23-trainer-v2/outpaint", 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/outpaint",
      "input": {
        "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
        "crop_top_left": [
          0,
          0
        ],
        "crop_bottom_right": [
          512,
          512
        ]
      },
      "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/outpaint",
  "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": 12000,
    "usd": "12.00",
    "charged": 12000,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
    "crop_top_left": [
      0,
      0
    ],
    "crop_bottom_right": [
      512,
      512
    ]
  },
  "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 | 検証で生成された結合動画プレビュー。動画を生成するエンドポイントで利用可能な場合に提供されます。 |
| `audio` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | 検証で生成された結合音声。音声のみの次のルートで利用可能な場合にプレビューとして提供されます: /audio-inpaint、/audio-extend-suffix、/audio-extend-prefix、/t2a、/a2a、/v2a。 |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | .safetensors 形式のトレーニング済み LoRA 重みの URL。 |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | 推論エンドポイントのセットアップ設定。 |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | `debug_dataset` が有効な場合に利用できるデバッグ出力。前処理後のトレーニングデータを含むダウンロード可能なアーカイブです。 |

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## Links

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