Мазмұнға өту

Sam 3 1 · Video RLE

Интеграциялау

Модель идентификаторы sam-3-1/video-rle
# 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/sam-3-1/video-rle?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }'

# 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"

Мысалдағыдай файлдар: 0,19 $ 190 API кредиті файлдарыңыз іске қосу алдында өлшенеді Осы бетте іске қосу

API кілтін алу
Meta Бейнеден бейнеге #segmentation#mask#real-time

SAM 3.1 көмегімен RLE маскалары, маска арқылы инициализациялау және әр кадрдағы нысан маскаларын таңдауға болатын бейне сегментациясы

Meta · Бейне

Алғашқы нәтижеңіз осында пайда болады

Төменде сұрау құрып, оны API кілтіңізбен іске қосыңыз. Шығыстар сақтау орнымызға көшіріліп, мәңгі немесе 7 күн тегін сақталады.

Сұрау жасау

Басқару элементтері модель схемасынан жасалады. Оларды өзгерткен сайын код пен баға жаңартылады.

әдепкі

Үтірмен бөлінген сипаттамалар арқылы бірнеше бақыланатын нысанды қолдайтын сегментация нұсқауы, мысалы, 'person, cloth'.

•міндетті video_url
Файлды тастаңыз немесе

Сегментацияға арналған бейне URL мекенжайы.

Қосымша mask · detection_threshold · frame_index · max_num_objects · apply_mask · boundingbox_zip · return_object_rles · point_prompts · box_prompts
mask_url
Файлды тастаңыз немесе

Бастапқы қолдануға арналған маска URL мекенжайы.

әдепкі 0.5

Анықтау сенімділігінің шегі: бар нысандар үшін әдепкі мәні 0.5, жаңа нысандар үшін 0.7. 0.0–1.0 ауқымында кіші мәндер дәлдікті азайтып, анықтаулар санын көбейтеді; мәтіндік нұсқаулар жұмыс істемесе, 0.2–0.3 мәнін қолданып көріңіз.

әдепкі 0

mask_url берілген кездегі бастапқы әрекеттесу кадрының индексі.

әдепкі 16

Бейненің ішінде бақыланатын нысандар санының жоғарғы шегі.

әдепкі []

Кадр индекстерін көрсететін нүктелік нұсқаулар тізімі.

әдепкі []

Әр жазба үшін қосымша frame_index мәні бар box нұсқауларының тізімі.

POST /run/sam-3-1/video-rle?wait=20 бағасы → 0,19 $
# 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/sam-3-1/video-rle?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }'

# 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"

Осы сұрауды іске қосу

Кілтіңіз осы браузерде қалады: ол тек Doitong API-ге жіберіледі және Remember параметрін белгілеcеңіз ғана localStorage ішінде сақталады. API кілтін алу

Sam 3 1 · Video RLE туралы

Бейнені SAM 3.1 көмегімен сегменттейді; бастапқы нұсқау ретінде мәтіндік `prompt`, нүктелік немесе қораптық нұсқаулар, не `frame_index` мәнінде қолданылатын `mask_url` пайдаланылады. `max_num_objects` 1-ден 128-ге дейін бақыланатын нысанға мүмкіндік береді. Әр бақыланатын нысанның әр кадрдағы жеке маскасын тұрақты id арқылы алу үшін `return_object_rles` параметрін орнатыңыз. `detection_threshold` мәні 0.01-ден 1-ге дейін.

Параметрлер

Канондық атауды немесе төл атауды жіберіңіз, екеуін қатар жібермеңіз. Канондық атаулар

АтауыТүрі ӘдепкіРұқсат етілген Сипаттама
video_urlміндетті video
Түріurl · video
Сегментацияға арналған бейне URL мекенжайы.
mask_urlміндетті емес mask
Түріurl · image
Бастапқы қолдануға арналған маска URL мекенжайы.
promptміндетті емес
Түріstring
Әдепкі
Үтірмен бөлінген сипаттамалар арқылы бірнеше бақыланатын нысанды қолдайтын сегментация нұсқауы, мысалы, 'person, cloth'.
point_promptsміндетті емес
Түріobject[]
Әдепкі[]
Кадр индекстерін көрсететін нүктелік нұсқаулар тізімі.
point_prompts[].xміндетті емес
Түріinteger | null
X осі бойындағы нұсқау орны.
point_prompts[].yміндетті емес
Түріinteger | null
Y осі бойындағы нұсқау орны.
point_prompts[].labelміндетті емес
Түріenum
01
Алдыңғы фон/фон жапсырмасы: 1 — алдыңғы фон, 0 — фон.
point_prompts[].object_idміндетті емес
Түріinteger | null
Бір нысанды нақтылайтын нұсқауларды топтастыратын қосымша идентификатор. Егер мәтін де нұсқау ретінде берілсе, бұл идентификатор нүктелер нақтылайтын анықталған нысанды көрсетеді.
point_prompts[].frame_indexміндетті емес
Түріinteger | null
Өзара әрекетке арналған кадрды анықтайтын индекс.
box_promptsміндетті емес
Түріobject[]
Әдепкі[]
Әр жазба үшін қосымша frame_index мәні бар box нұсқауларының тізімі.
box_prompts[].x_minміндетті емес
Түріinteger | null
Төртбұрыштың ең кіші x координатасы.
box_prompts[].y_minміндетті емес
Түріinteger | null
Төртбұрыштың ең кіші y координатасы.
box_prompts[].x_maxміндетті емес
Түріinteger | null
Қораптың ең үлкен X координатасы.
box_prompts[].y_maxміндетті емес
Түріinteger | null
Қораптың ең үлкен Y координатасы.
box_prompts[].object_idміндетті емес
Түріinteger | null
Бір нысанды нақтылайтын қораптарды топтастыратын қосымша идентификатор.
box_prompts[].frame_indexміндетті емес
Түріinteger | null
Өзара әрекетке арналған кадрды анықтайтын индекс.
apply_maskміндетті емес
Түріboolean
Әдепкіfalse
Бейненің маскалануын қолдану керек пе.
boundingbox_zipміндетті емес
Түріboolean
Әдепкіfalse
Әр кадрға арналған bounding box қабаттары бар ZIP архивін қайтару керек пе.
detection_thresholdміндетті емес
Түріnumber
Әдепкі0.5
0,01 – 1
Анықтау сенімділігінің шегі: бар нысандар үшін әдепкі мәні 0.5, жаңа нысандар үшін 0.7. 0.0–1.0 ауқымында кіші мәндер дәлдікті азайтып, анықтаулар санын көбейтеді; мәтіндік нұсқаулар жұмыс істемесе, 0.2–0.3 мәнін қолданып көріңіз.
frame_indexміндетті емес
Түріinteger
Әдепкі0
mask_url берілген кездегі бастапқы әрекеттесу кадрының индексі.
max_num_objectsміндетті емес
Түріinteger
Әдепкі16
1 – 128
Бейненің ішінде бақыланатын нысандар санының жоғарғы шегі.
return_object_rlesміндетті емес
Түріboolean
Әдепкіfalse
Әр кадрдағы әр бақыланатын нысан үшін тұрақты object ID пайдаланып, бөлек масканы да қайтару керек пе. Жауапта біріктірілген rle мәні де болады.
міндетті Канондық атау, бұл да қабылданады

Файл параметрлері жалпыға қолжетімді https:// URL мекенжайын, 10 MB-қа дейінгі data: URI мекенжайын немесе жүктеп салынған файлдың file_url мәнін қабылдайды. Файлдар

Шығыс

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "sam-3-1/video-rle",
  "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": 190,
    "usd": "0.19",
    "charged": 190,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  },
  "output": {
    "video": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_name": "0-output.mp4",
      "file_size": 1843200
    },
    "boundingbox_frames_zip": {
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_name": "0-output.mp4",
      "file_size": 1843200
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "video",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.mp4",
      "content_type": "video/mp4",
      "file_size": 1843200,
      "width": 1280,
      "height": 720,
      "duration": 5,
      "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"
  }
}
Файлдарыңыз — таңдауыңызӘр outputs[].url — сақтау орнымыздағы көшірме: мәңгі (әр GB-ай үшін ақылы) немесе аккаунт параметрі не ?storage= арқылы 7 күн тегін сақталады.
Әр модельдегі пішім бірдейtype, url, content_type, width, height және duration — кескіндерге, бейнеге және аудиоға ортақ. output — модельдің өз нәтижелер нысаны.
Шығыс өрістері
video
object {url, content_type, file_name, file_size}Сегментация нәтижесінде жасалған бейне.
boundingbox_frames_zip
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullӘр кадрға арналған bounding box қабаттары бар ZIP архиві.

Қосымша модельдер: Бейнеден бейнеге

AI агенттеріне: бұл беттің Markdown нұсқасы мына жерде: https://doitong.com/kk/developers/models/sam-3-1/video-rle.md. Барлық модельдер мен нұсқаулықтар: https://doitong.com/developers/llms.txt