# Ltx 2.3 Quality · Render to Real API

> 3D, CG 또는 게임 렌더 영상을 사실적인 비디오로 변환하며 강도 선택 가능

`video_url`로 제공된 3D 렌더를 더 사실적인 모습으로 변환합니다. `intensity`는 light, strong 또는 strong-v2 중 선택하며, 약한 변환부터 강한 변환까지 지원합니다. 선택 사항인 `image_url`은 사실적인 첫 프레임을 설정하고, `enable_detail_refine`은 0.3 to 0.95 범위의 `detail_refine_strength`로 두 번째 선명화 단계를 추가합니다. 프롬프트에는 `3DREAL` 트리거가 유지되며 출력은 480p 또는 720p입니다.

- Model id: `ltx-2.3-quality/render-to-real`
- Made by: Lightricks
- Category: Video to Video
- Output: video
- Price per megapixel of your output video: from $0.00241 / megapixel of output video (cheapest run $0.003 (3 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx-2.3-quality/render-to-real`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx-2.3-quality/render-to-real`
- Docs page: https://doitong.com/ko/developers/models/ltx-2.3-quality/render-to-real

## Pricing

Price: **from $0.00241 / megapixel of output video** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Price per megapixel of your output video: the input files are measured before the run (length, resolution, frame rate). The quote measures the same files and is exactly what the run charges.

Price by tier:

- base rate: $0.00241 / megapixel of output video
- detail refine: $0.00963 / megapixel of output video

The full example input below costs $0.27 = 270 API credits (112 MP output video × $0.002408).

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/ltx-2.3-quality/render-to-real` 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

Send either the canonical name or the native field name (not both). Canonical names are the same across models.

| Parameter | Canonical name | Type | Required | Default | Allowed values / range | Description |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `video_url` | `video` | string (video URL) | yes |  |  | 사실적인 변환에 사용할 3D, CG 또는 게임 렌더링 동영상을 가리키는 URL입니다. |
| `image_url` | `image` | string (image URL) \| null | no |  |  | 프레임 0의 선택적 이미지 앵커로, 사실적인 외형을 설정합니다. 제공하지 않으면 렌더만 결과를 안내하며, 제공하면 어댑터의 이미지-동영상 학습 방식에 따라 이미지가 첫 프레임이 됩니다. |
| `intensity` |  | enum (string) | no | `light` | `light`, `strong`, `strong-v2` | `strong-v2`는 장면 간 일관성, 오디오, 대화하는 캐릭터 및 전반적인 품질을 개선한 최신 어댑터를 선택하는 사실성 변환 수준입니다. 다른 옵션에서는 소스 렌더의 외형과 동작을 더 많이 보존하려면 `light`를, 사실적인 표현으로 더 과감하게 변경하려면 `strong`을 선택합니다. |
| `enable_detail_refine` |  | boolean | no | `false` |  | 선명도와 해상도를 높이는 추가 개선 단계를 활성화합니다. 기본값은 비활성화입니다. 기본 생성 후 공간 업스케일러가 동영상 잠재 표현을 2배로 확대하고, 증류된 모델을 사용해 짧은 디테일러 단계에서 이를 개선합니다. |
| `detail_refine_strength` |  | number | no | `0.75` | 0.3 – 0.95 | 디테일러 디노이징 강도이며 기본값은 0.75이고 `enable_detail_refine`이 활성화된 경우에만 적용됩니다. 기본 결과를 보존하는 부드러운 편집에는 낮은 값을 사용하고, 값을 높이면 디테일을 더 광범위하게 다시 생성하지만 결과가 더 크게 달라질 수 있습니다. |
| `prompt` |  | string | no | `3DREAL.` |  | 미리 입력된 `3DREAL` 어댑터 활성화 트리거 뒤에 작성하는 원하는 사실적 결과에 대한 텍스트 프롬프트입니다. 프롬프트를 지우거나 프롬프트 확장을 활성화해도 해당 트리거는 제거되지 않으며 항상 유지됩니다. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `720p` | `480p`, `720p` | 소스 종횡비를 유지하면서 출력의 짧은 변 해상도를 선택합니다. 480p는 약 15초 이하 클립에 더 부드러운 결과를 제공하고, 720p는 약 6초 이하 클립에 더 선명한 결과를 제공합니다. IC-LoRA 제어 경로가 해상도와 프레임 수의 곱을 제한하므로 긴 클립에는 480p를 선택하세요. 한도를 초과한 요청은 명확한 오류와 함께 거부됩니다. 출력 길이는 `num_frames` / `frames_per_second`로 계산합니다. |
| `num_frames` |  | integer | no | `121` | 9 – 481 | 출력 프레임 수입니다. 해상도와 프레임 수의 곱에 대한 IC-LoRA 한도가 적용됩니다. 720p에서는 약 6초, 480p에서는 약 15초입니다. 한도를 초과하면 422를 반환하므로 `num_frames`를 줄이거나 480p를 선택하세요. 클립 길이(초)는 `num_frames` / `frames_per_second`입니다. |
| `frames_per_second` |  | number | no | `24` | 1 – 60 | 초당 프레임 수로 측정한 출력 동영상 프레임 속도입니다. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `15` | 8 – 30 | 실행할 추론 단계를 최대 30까지 설정합니다. 변경하지 않으면 15를 사용합니다. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1` | 1 – 20 | 이 배율로 classifier-free guidance를 조정합니다. 기본 조정은 높은 품질과 빠른 생성을 모두 목표로 합니다. |
| `generate_audio` |  | boolean | no | `true` |  | 반환되는 MP4의 오디오 트랙 토글입니다. 끄면 동영상 전용 파일을 만들고, 켜면 오디오를 포함합니다. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `color distortion, overexposure, static, blurry details, subtitles, style, artwork, painting, frame, still, dim overall tone, worst quality, low quality, JPEG compression artifacts, ugly, mutilated, extra fingers, poorly drawn hands, poorly drawn face, deformed, disfigured, malformed limbs, fused fingers, motionless frame, cluttered background, three legs, crowded background, walking backwards` |  | 생성에서 피해야 할 항목을 지정하는 부정 프롬프트입니다. |
| `enable_prompt_expansion` |  | boolean | no | `false` |  | 생성 프롬프트를 AI로 보강합니다. 기본값은 비활성화되어 입력한 문구가 변경 없이 전달됩니다. 출력에는 실제 사용된 프롬프트가 표시되며 `3DREAL`은 항상 유지됩니다. 확장을 활성화하면 AI 모델이 생성 전에 설명을 자세히 작성합니다. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | 생성을 재현 가능하게 하는 시드입니다. None으로 설정하면 무작위로 선택됩니다. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | 안전 검사를 활성화할지 제어합니다. |
| `video_quality` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high`, `maximum` | 출력 동영상에 적용되는 품질 프리셋입니다. |
| `video_write_mode` |  | enum (string) | no | `balanced` | `fast`, `balanced`, `small` | 결과 동영상의 기록 모드입니다. |

File parameters (`video`, `image`) 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
{
  "video": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
}
```

## 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/ltx-2.3-quality/render-to-real?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "video_url": "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"
```

### 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/ltx-2.3-quality/render-to-real?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
  }),
});
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 = {
    "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx-2.3-quality/render-to-real", 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": "ltx-2.3-quality/render-to-real",
      "input": {
        "video_url": "https://content.doitong.com/video/showcase/v3/gen_fox_cartoon.mp4"
      },
      "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": "ltx-2.3-quality/render-to-real",
  "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": 270,
    "usd": "0.27",
    "charged": 270,
    "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
    },
    "seed": 42,
    "prompt": "string"
  },
  "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"
  }
}
```

### Output fields (`output`)

| Field | Type | Description |
|---|---|---|
| `video` | object {url, content_type, file_name, file_size} | 모델이 생성한 동영상입니다. |
| `seed` | integer | 생성에 실제로 적용된 시드입니다. |
| `prompt` | string | 사용 전에 적용된 확장을 포함한 생성 프롬프트입니다. |

## Related models

- [Ltx 2.3 Quality · Text to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/text-to-video.md) (`ltx-2.3-quality/text-to-video`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Text to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/text-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-quality/text-to-video/lora`): $0.00271 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Image to Video](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/image-to-video.md) (`ltx-2.3-quality/image-to-video`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Image to Video · LoRA](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/image-to-video/lora.md) (`ltx-2.3-quality/image-to-video/lora`): $0.00271 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Ingredient](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/ingredient.md) (`ltx-2.3-quality/ingredient`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Clean Plate](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/clean-plate.md) (`ltx-2.3-quality/clean-plate`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Colorization](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/colorization.md) (`ltx-2.3-quality/colorization`): $0.00241 / megapixel of output video
- [Ltx 2.3 Quality · Cross Eyed](https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/cross-eyed.md) (`ltx-2.3-quality/cross-eyed`): $0.00241 / megapixel of output video

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx-2.3-quality/render-to-real
- 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=ltx-2.3-quality/render-to-real
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx-2.3-quality/render-to-real