# IC-Light-v2 for Image Relighting API

> ဓာတ်ပုံကို အလင်းပြန်လည်ချိန်ညှိပြီး စာသားဖော်ပြချက်အတိုင်း နောက်ခံကို ပြောင်းလဲပေးသည်

ရင်းမြစ်ပုံ (`image_url`) နှင့် လိုချင်သော အလင်းရောင်နှင့် နောက်ခံကို ဖော်ပြသည့် `prompt` ကို လက်ခံသည်။ `initial_latent` ဖြင့် အလင်းရောင်ဦးတည်ချက် (Left, Right, Top, Bottom) သတ်မှတ်နိုင်ပြီး ရွေးချယ်နိုင်သော `mask_image_url` က ရလဒ်ကို ထိန်းညှိသတ်မှတ်ပေးသည်။ ရုပ်ထွက်အရည်အသွေးမြင့် အဆင့်လုပ်ဆောင်မှုအတွက် `enable_hr_fix`၊ `num_images` ဖြင့် ထွက်ရလဒ် 1-4 ခုနှင့် jpeg သို့မဟုတ် png ထွက်ရလဒ်ကို ပံ့ပိုးသည်။

- Model id: `iclight-v2`
- Made by: Open model
- Category: Image Editing
- Output: image
- Estimated price per run: $0.40 / image (cheapest run $0.40 (400 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/iclight-v2`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/iclight-v2`
- Docs page: https://doitong.com/my/developers/models/iclight-v2

## Pricing

Price: **$0.40 / image**. Estimated from the typical cost of one run, per output (`num_images`). The quote is exactly what the run charges.

The full example input below costs $0.40 = 400 API credits (1 image × 400 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/iclight-v2` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `prompt` |  | string | yes |  |  | ပုံဖန်တီးမှုကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် ပရောမ့်။ |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | မလိုလားသော ပုံအကြောင်းအရာကို သတ်မှတ်သည့် ပရောမ့်။ |
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | အလင်းပြန်လည်ချိန်ညှိမည့်ပုံကို ညွှန်ပြသော URL။ |
| `mask_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | ic-light conditioning ပုံအတွက် mask URL။ |
| `background_threshold` |  | number | no | `0.67` | 0.01 – 1 | ရလဒ်များအပေါ် လက်ရှိအကျိုးသက်ရောက်မှုမရှိတော့သော နောက်ကျန် background-removal threshold။ ၎င်း၏ ရည်ရွယ်ထားသော လုပ်ဆောင်ချက်မှာ တန်ဖိုးမြင့်များတွင် mask များကို ပိုမိုထက်မြက်စေရန် ဖြစ်သည်။ |
| `image_size` |  | object {width, height} \| enum (string) | no |  | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | ဖန်တီးထားသောပုံ၏ အရွယ်အစား။ |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `28` | 1 – 50 | လုပ်ဆောင်ရန် inference အဆင့်အရေအတွက်။ |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | ထပ်တူပြန်လည်ဖန်တီးနိုင်သော ပုံများအတွက် seed: မော်ဒယ်ဗားရှင်း မပြောင်းလဲပါက တူညီသော ပရောမ့်နှင့် seed သည် တူညီသောပုံကို ဖန်တီးပေးသည်။ |
| `initial_latent` |  | enum (string) | no | `None` | `None`, `Left`, `Right`, `Top`, `Bottom` | မော်ဒယ်ထံ ပေးပို့သော အလင်းရောင်အခြေအနေများ။ |
| `enable_hr_fix` |  | boolean | no | `false` |  | HR fix ကို ဖွင့်သည်။ |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 4 | ဖန်တီးရန် တောင်းဆိုထားသည့် ပုံအရေအတွက်။ |
| `cfg` |  | number | no | `1` | 0.01 – 5 | ဖန်တီးမှုအတွင်း အမှန်တကယ် အသုံးပြုသည့် classifier-free guidance scale။ |
| `lowres_denoise` |  | number | no | `0.98` | 0.01 – 1 | ရုပ်ထွက်နိမ့် pass အတွင်း အသုံးပြုသည့် strength။ |
| `highres_denoise` |  | number | no | `0.95` | 0.01 – 1 | ရုပ်ထွက်မြင့် pass အတွင်း အသုံးပြုသည့် strength။ enable_hr_fix သည် True ဖြစ်မှသာ အကျိုးသက်ရောက်သည်။ |
| `hr_downscale` |  | number | no | `0.5` | 0.01 – 1 |  |
| `guidance_scale` |  | number | no | `5` | 0 – 20 | ပုံရွေးချယ်မှုအတွက် ပရောမ့်လိုက်နာမှုအားကို CFG (Classifier Free Guidance) အဖြစ် ဖော်ပြထားသည်။ |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | ပိတ်ထားသော setting အတွက် အကောင့်အတည်ပြုချက် လိုအပ်သော ဘေးကင်းရေးစစ်ဆေးမှု switch ဖြစ်သည်။ ထိုအတည်ပြုချက်မရှိပါက setting မည်သို့ပင်ဖြစ်စေ တောင်းဆိုချက်တိုင်းကို စစ်ဆေးမည်။ true သည် စစ်ဆေးမှုကို ဖွင့်ပေးသည်။ |
| `output_format` |  | enum (string) | no | `jpeg` | `jpeg`, `png` | ရလဒ်ပုံအတွက် ဖိုင်ဖော်မတ်။ |

File parameters (`image`, `mask_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",
  "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
  "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

## 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/iclight-v2?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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }'

# 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/iclight-v2?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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  }),
});
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",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/iclight-v2", 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": "iclight-v2",
      "input": {
        "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
        "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
      },
      "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": "iclight-v2",
  "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": 400,
    "usd": "0.40",
    "charged": 400,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field",
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
        "width": 1024,
        "height": 768,
        "content_type": "image/jpeg"
      }
    ],
    "timings": {},
    "seed": 42,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "prompt": "string"
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `images` | array of object {url, width, height, content_type} | ဖန်တီးထားသော ပုံများ၏ ဖိုင်အချက်အလက်။ |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | ပုံဖန်တီးမှုအတွက် seed၊ ထည့်သွင်းချက်တွင် seed မပါပါက ကျပန်းရွေးချယ်ထားသောတန်ဖိုးကို ပါဝင်စေပြီး၊ ပါရှိပါက ပေးထားသောတန်ဖိုးကို ထပ်မံအသုံးပြုသည်။ |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | ဖန်တီးထားသောပုံများတွင် NSFW အယူအဆများ ပါဝင်ခြင်း ရှိ၊ မရှိ ဖော်ပြသည်။ |
| `prompt` | string | ပုံဖန်တီးစဉ် အသုံးပြုမည့် ပရောမ့်။ |

## Related models

- [FLUX.1 Kontext \[pro\]](https://doitong.com/developers/models/flux-pro/kontext.md) (`flux-pro/kontext`): $0.04 / image
- [GPT Image 2.5 Edit](https://doitong.com/developers/models/openai/gpt-image-2.5/flare/edit.md) (`openai/gpt-image-2.5/flare/edit`): from $0.12 / image
- [Nano Banana 2 Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-2/edit.md) (`nano-banana-2/edit`): from $0.06 / image
- [Nano Banana Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/nano-banana-pro/edit.md) (`nano-banana-pro/edit`): from $0.15 / image
- [Qwen Image 3 Edit](https://doitong.com/developers/models/alibaba/qwen-image-3/edit.md) (`alibaba/qwen-image-3/edit`): from $0.04 / image
- [Seedream 5.0 Pro Edit](https://doitong.com/developers/models/bytedance/seedream/v5/pro/edit.md) (`bytedance/seedream/v5/pro/edit`): from $0.0675 / run of output image
- [Bernini-R Edit Image](https://doitong.com/developers/models/bernini-r/edit-image.md) (`bernini-r/edit-image`): $0.03 / megapixel of output image
- [Boogu Image · Edit](https://doitong.com/developers/models/boogu-image/edit.md) (`boogu-image/edit`): $0.08 / image

## Links

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