# IP Adapter Face ID API

> SD 1.5 또는 SDXL 기반에서 사진 한 장 또는 사진 ZIP의 얼굴과 일치하는 이미지 생성

`face_image_url`로 지정한 얼굴 또는 `face_images_data_url`을 통해 제공한 여러 얼굴 ZIP을 사용해 생성을 개인화하며, 여러 얼굴의 임베딩은 평균 처리됩니다. `model_type`으로 SD 1.5 및 SDXL 변형 중 선택하고, repo 매개변수로 기본 체크포인트를 변경할 수 있습니다. `width`와 `height`는 512~1024 범위이고 `num_inference_steps`는 최대 200입니다.

- Model id: `ip-adapter-face-id`
- Made by: Tencent
- Category: Image Editing
- Output: image
- Estimated price per run: $0.015 / image (cheapest run $0.06 (60 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ip-adapter-face-id`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ip-adapter-face-id`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/ip-adapter-face-id

## Pricing

Price: **$0.015 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_samples`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.06 = 60 API credits (4 images × 15 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/ip-adapter-face-id` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `model_type` |  | enum (string) | no | `1_5-v1` | `1_5-v1`, `1_5-v1-plus`, `1_5-v2-plus`, `SDXL-v1`, `SDXL-v2-plus`, `1_5-auraface-v1` | 모델 선택입니다. 1_5는 기본값이며 대부분의 용도에 권장됩니다. |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | 생성하려는 이미지를 최대한 자세히 설명하세요. 최상의 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. |
| `face_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | 얼굴 매칭용 참조 이미지입니다. 크기가 640x640과 다르면 해당 크기로 조정하고 자릅니다. |
| `face_images_data_url` |  | string \| null | no |  |  | 얼굴 이미지 zip 아카이브 URL입니다. 아카이브 이미지의 임베딩을 평균 내 더 정확한 얼굴 ID를 생성하는 데 사용합니다. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `blurry, low resolution, bad, ugly, low quality, pixelated, interpolated, compression artifacts, noisey, grainy` |  | 원치 않는 이미지 세부 정보를 지정하는 네거티브 프롬프트입니다. 색상, 객체, 풍경 또는 콧수염·흐림·낮은 해상도 같은 세부 특징과 품질을 제외할 수 있습니다. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Stable Diffusion에서 이미지를 재현하기 위한 시드입니다. 모델 버전, 프롬프트, 시드를 변경하지 않으면 매번 이미지를 정확히 재현할 수 있습니다. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `7.5` | 0 – 16 | 이미지 선택 시 프롬프트 준수 강도이며 CFG(Classifier Free Guidance)로 표현합니다. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `50` | 1 – 200 | 이미지 생성 추론 단계 수입니다. 단계 수가 많을수록 이미지 품질이 향상되지만 생성 시간이 길어집니다. |
| `num_samples` |  | integer | no | `4` | 1 – 4 | 얼굴 ID의 샘플 수로, 기본값은 4입니다. 수를 늘리면 이미지 품질이 향상되지만 생성 시간이 길어집니다. |
| `width` |  | integer | no | `512` | 512 – 1,024 | 결과 이미지의 너비입니다. |
| `height` |  | integer | no | `512` | 512 – 1,024 | 결과 이미지의 높이입니다. |
| `face_id_det_size` |  | integer | no | `640` | 64 – 640 | 얼굴 검출 모델 크기를 설정합니다. 모델이 이미지에서 얼굴을 찾지 못하면 줄이세요. 설정이 클수록 검출 정확도는 높아지지만 실행 속도가 느려지고 얼굴을 전혀 찾지 못할 가능성도 높아집니다. |
| `base_1_5_model_repo` |  | string | no | `SG161222/Realistic_Vision_V4.0_noVAE` |  | 기본 1.5 모델의 URL입니다. 기본값은 `SG161222/Realistic_Vision_V4.0_noVAE`입니다. |
| `base_sdxl_model_repo` |  | string | no | `SG161222/RealVisXL_V3.0` |  | 기본 SDXL 모델의 URL입니다. 기본값은 `SG161222/RealVisXL_V3.0`입니다. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 호출자에게 권한이 있으면 false로 설정해 검사를 완화할 수 있습니다. |

File parameters (`face_image_url`) take a public `https://` URL, a `data:` URI up to 10 MB, or the `file_url` of an upload from `POST /files`.

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
}
```

## 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/ip-adapter-face-id?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"
  }'

# 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/ip-adapter-face-id?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "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 + ")");
```

### Python

```python
import os
import requests

API = "https://api.doitong.com/v1"
headers = {"Authorization": "Bearer " + os.environ["DOITONG_API_KEY"]}

payload = {
    "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/ip-adapter-face-id", 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": "ip-adapter-face-id",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
      },
      "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": "ip-adapter-face-id",
  "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": 60,
    "usd": "0.06",
    "charged": 60,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "image": {
      "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
  },
  "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `image` | object {url, content_type, file_name, file_size, width, height} | 생성된 이미지의 파일 정보입니다. |
| `seed` | integer | 이미지 생성 시드입니다. 입력에서 시드를 생략하면 무작위로 선택된 값이 포함되고, 그렇지 않으면 제공한 값이 반복됩니다. |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ip-adapter-face-id
- 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=ip-adapter-face-id
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ip-adapter-face-id