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Illusion Diffusion

Integrar

ID do modelo illusion-diffusion
# 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/illusion-diffusion?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "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"

Este pedido: ≈0,022 $ 22 créditos da API Executar nesta página

Obter chave de API
Open model Texto para imagem #composition#stylized

Gera imagens com estilo de ilusão condicionando um prompt de texto numa imagem de entrada através do ControlNet

Open model · Imagem

O seu primeiro resultado aparece aqui

Crie um pedido abaixo e execute-o com a sua chave de API. As saídas são copiadas para o nosso armazenamento, guardadas para sempre ou durante 7 dias gratuitamente.

Criar um pedido

Os controlos são gerados a partir do esquema do modelo. O código e o preço são atualizados à medida que os altera.

•obrigatório

Descreva a imagem que pretende gerar, utilizando o máximo de detalhe possível para obter os melhores resultados.

•obrigatório image_url
Largue um ficheiro ou

URL da imagem de entrada.

image_size predefinição square_hd

Dimensões da imagem de saída, selecionadas a partir de predefinições ou especificadas como largura e altura personalizadas. Ambas as dimensões personalizadas têm de ser divisíveis por 8.

Avançado negative_prompt · scheduler · guidance_scale · controlnet_conditioning_scale · control_guidance_start · control_guidance_end · num_inference_steps · seed · enable_safety_checker
predefinição

Negative prompt que especifica detalhes da imagem a excluir, incluindo cores, objetos, cenários ou características mais finas. Os exemplos incluem um bigode, desfocagem ou baixa resolução.

scheduler predefinição Euler

Agendador ou amostrador usado para reduzir o ruído da imagem.

predefinição 7.5

Intensidade de adesão ao prompt para seleção de imagens, expressa como CFG (Classifier Free Guidance).

predefinição 1

Escala aplicada ao condicionamento do ControlNet.

predefinição 0
predefinição 1
predefinição 40

Controla quantos passos de geração o Stable Diffusion executa; passos adicionais podem produzir uma imagem final mais detalhada.

Seed da geração de imagens, incluindo o valor escolhido aleatoriamente se a entrada não tiver fornecido uma seed; caso contrário, repete o valor fornecido.

POST /run/illusion-diffusion?wait=20 cotação → 0,022 $
# 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/illusion-diffusion?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "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"

Executar este pedido

A sua chave permanece neste navegador: é enviada apenas para a Doitong API e guardada em localStorage apenas se selecionar Lembrar. Obter uma chave de API

Sobre Illusion Diffusion

Aceita um `image_url` e um `prompt` obrigatórios e combina as formas da imagem na imagem gerada, sendo adequado para arte de ilusões óticas. Ajuste `controlnet_conditioning_scale`, `control_guidance_start` e `control_guidance_end` para definir a intensidade com que a origem orienta o resultado. Também oferece `negative_prompt`, `guidance_scale` de 0 a 50, 0 a 80 passos de inferência e os schedulers Euler ou DPM++ Karras SDE.

Parâmetros

Envie o nome canónico ou o nome nativo, não ambos. Nomes canónicos

NomeTipo PredefiniçãoPermitido Descrição
image_urlobrigatório image
Tipourl · image
URL da imagem de entrada.
promptobrigatório
Tipostring
Descreva a imagem que pretende gerar, utilizando o máximo de detalhe possível para obter os melhores resultados.
negative_promptopcional
Tipostring
Predefinição
Negative prompt que especifica detalhes da imagem a excluir, incluindo cores, objetos, cenários ou características mais finas. Os exemplos incluem um bigode, desfocagem ou baixa resolução.
guidance_scaleopcional
Tiponumber
Predefinição7.5
≤ 50> 0
Intensidade de adesão ao prompt para seleção de imagens, expressa como CFG (Classifier Free Guidance).
controlnet_conditioning_scaleopcional
Tiponumber
Predefinição1
Escala aplicada ao condicionamento do ControlNet.
control_guidance_startopcional
Tiponumber
Predefinição0
0 – 1
control_guidance_endopcional
Tiponumber
Predefinição1
0 – 1
seedopcional
Tipointeger | null
Seed da geração de imagens, incluindo o valor escolhido aleatoriamente se a entrada não tiver fornecido uma seed; caso contrário, repete o valor fornecido.
scheduleropcional
Tipoenum
PredefiniçãoEuler
DPM++ Karras SDEEuler
Agendador ou amostrador usado para reduzir o ruído da imagem.
num_inference_stepsopcional
Tipointeger
Predefinição40
0 – 80
Controla quantos passos de geração o Stable Diffusion executa; passos adicionais podem produzir uma imagem final mais detalhada.
image_sizeopcional
Tipoobject
Predefiniçãosquare_hd
square_hdsquareportrait_4_3portrait_16_9landscape_4_3landscape_16_9
Dimensões da imagem de saída, selecionadas a partir de predefinições ou especificadas como largura e altura personalizadas. Ambas as dimensões personalizadas têm de ser divisíveis por 8.
enable_safety_checkeropcional
Tipoboolean
Predefiniçãotrue
A filtragem pode ser flexibilizada definindo false, desde que o autor do pedido esteja autorizado.
obrigatório Nome canónico, também aceite

Os parâmetros de ficheiro aceitam um URL https:// público, um URI data: até 10 MB ou o file_url de um carregamento. Ficheiros

Resultado

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "illusion-diffusion",
  "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": 22,
    "usd": "0.022",
    "charged": 22,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg",
    "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"
  }
}
Os seus ficheiros, a sua escolhaCada outputs[].url é uma cópia no nosso armazenamento: guardada para sempre (paga por GB-mês) ou durante 7 dias gratuitamente, conforme a definição da sua conta ou ?storage=.
A mesma estrutura em todos os modelostype, url, content_type, width, height e duration, tanto para imagens como para vídeo e áudio. output é o próprio objeto de resultado do modelo.
Campos do resultado
image
object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Informações do ficheiro da imagem gerada.
seed
integerSeed da geração de imagens, incluindo o valor escolhido aleatoriamente se a entrada não tiver fornecido uma seed; caso contrário, repete o valor fornecido.

Para agentes de IA: esta página em Markdown está disponível em https://doitong.com/pt-PT/developers/models/illusion-diffusion.md. Todos os modelos e guias: https://doitong.com/developers/llms.txt