# LTX 2.3 Trainer (V2) - Keyframe Interpolation API

> Treina um LoRA que gera o movimento entre os primeiros e últimos fotogramas-chave, opcionalmente com um fotograma intermédio

Treina um LoRA para interpolação de fotogramas-chave: durante a inferência, fornece os primeiros e últimos fotogramas e o modelo gera o vídeo entre ambos. Ative `include_middle_keyframe` para treinar com os primeiros, intermédios e últimos fotogramas; cada amostra de validação deve então fornecer `middle_image_url`. Os dados são fornecidos num zip através de `training_data_url`, com até 2 entradas de validação.

- Model id: `ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Made by: Lightricks
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.0024 / step (cheapest run $4.80 (4800 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/ltx23-trainer-v2/interpolate`
- Docs page: https://doitong.com/pt-PT/developers/models/ltx23-trainer-v2/interpolate

## Pricing

Price: **$0.0024 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $4.80 = 4800 API credits (2000 steps × 2.4 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/ltx23-trainer-v2/interpolate` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `training_data_url` |  | string | yes |  |  | URL para um `.zip` que contém dados de treino, organizados de acordo com o modo de treino selecionado. Cada ficheiro multimédia pode ter uma legenda `.txt` correspondente com o mesmo nome base. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | Rank de adaptação LoRA, trocando um maior consumo de memória por maior capacidade à medida que a definição aumenta. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 100 – 10,000 | Número total de passos de treino. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Taxa de aprendizagem da otimização. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Contagem de frames de cada amostra de treino. Dividir a contagem por 8 deve deixar resto 1; exemplos incluem 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Taxa de frames pretendida do vídeo de treino, em frames por segundo. A taxa nativa do LTX-2.3 é 24. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | Resolução de treino. Aumentar a resolução eleva os requisitos de memória. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Proporção de treino. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | Frase de ativação do estilo LoRA, inserida no início das legendas durante o treino. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | Ajuste automático do vídeo para corresponder ao FPS e à contagem de frames pedidos quando ativado; os conjuntos de dados de imagens permanecem inalterados. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | Divisão de cenas para vídeos que excedam um limite de duração, ativada quando true. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | Gatilho de divisão de cenas expresso como uma duração em segundos: apenas os vídeos superiores ao limite são divididos. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Modo de inspeção do pré-processamento para verificar vídeos, imagens e legendas antes de uma execução completa do treino. Ativá-lo faz com que o treinador devolva o conjunto de dados de treino processado num arquivo transferível para revisão manual. |
| `validation` |  | array of object {prompt, start_image_url, end_image_url, middle_image_url} | no | `[]` | ≤ 2 items | Dados de validação fornecidos como uma lista; uma entrada combina imagens de keyframes com um prompt. |
| `validation[].prompt` |  | string | yes |  |  | Prompt usado durante a validação. |
| `validation[].start_image_url` |  | string (image URL) | yes |  | ≥ 1 characters | URL da imagem de keyframe para o frame inicial. |
| `validation[].end_image_url` |  | string (image URL) | yes |  | ≥ 1 characters | URL da imagem de keyframe para o frame final. |
| `validation[].middle_image_url` |  | string (image URL) \| null | no |  |  | URL da imagem do keyframe intermédio para a interpolação primeiro+intermédio+último. As execuções com `include_middle_keyframe=true` exigem-no; caso contrário, é opcional. |
| `validation_negative_prompt` |  | string | no | `blurry, out of focus, overexposed, underexposed, low contrast, washed out colors, excessive noise, grainy texture, poor lighting, flickering, motion blur, distorted proportions, unnatural skin tones, deformed facial features, asymmetrical face, missing facial features, extra limbs, disfigured hands, wrong hand count, artifacts around text, inconsistent perspective, camera shake, incorrect depth of field, background too sharp, background clutter, distracting reflections, harsh shadows, inconsistent lighting direction, color banding, cartoonish rendering, 3D CGI look, unrealistic materials, uncanny valley effect, incorrect ethnicity, wrong gender, exaggerated expressions, wrong gaze direction, mismatched lip sync, silent or muted audio, distorted voice, robotic voice, echo, background noise, off-sync audio, incorrect dialogue, added dialogue, repetitive speech, jittery movement, awkward pauses, incorrect timing, unnatural transitions, inconsistent framing, tilted camera, flat lighting, inconsistent tone, cinematic oversaturation, stylized filters, or AI artifacts.` |  | Prompt negativo aplicado durante a validação, que usa um processo de pré-visualização de uma só fase. Como esse processo aproxima a inferência de produção destilada com duas fases, a sua orientação e qualidade de pré-visualização diferem dos resultados finais. |
| `validation_number_of_frames` |  | integer | no | `89` | 9 – 121 | Contagem de frames de cada vídeo de validação. |
| `validation_frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Taxa de frames pretendida para vídeos de validação, em frames por segundo; o LTX-2.3 funciona nativamente a 24. |
| `validation_resolution` |  | enum (string) | no | `high` | `low`, `medium`, `high` | Resolução usada durante a validação. |
| `validation_aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `1:1` | `16:9`, `1:1`, `9:16` | Proporção usada durante a validação. |
| `stg_scale` |  | number | no | `1` | 0 – 3 | Escala de orientação espaciotemporal (STG), com 1.0 recomendado e 0.0 a desativar o STG. |
| `include_middle_keyframe` |  | boolean | no | `false` |  | Inclusão do keyframe intermédio na geração de vídeo: true requer `middle_image_url` em todas as amostras de validação e mantém o frame intermédio juntamente com o primeiro e o último, em vez de utilizar apenas o primeiro e o último. |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
```

## 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/ltx23-trainer-v2/interpolate?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }'

# 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/ltx23-trainer-v2/interpolate?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  }),
});
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 = {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/ltx23-trainer-v2/interpolate", 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": "ltx23-trainer-v2/interpolate",
      "input": {
        "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
      },
      "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": "ltx23-trainer-v2/interpolate",
  "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": 4800,
    "usd": "4.80",
    "charged": 4800,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "video": {
      "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
    },
    "audio": {
      "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
    },
    "lora_file": {
      "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
    },
    "config_file": {
      "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
    },
    "debug_dataset": {
      "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
    }
  },
  "outputs": [
    {
      "type": "file",
      "url": "https://content.doitong.com/dev-api/2026/10/20/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/0-output.jpeg",
      "content_type": "image/jpeg",
      "file_size": 1843200,
      "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} \| null | Pré-visualização combinada do vídeo da validação, quando disponível para endpoints que produzem vídeo. |
| `audio` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Áudio combinado da validação, fornecido como pré-visualização quando disponível para estas rotas apenas de áudio: /audio-inpaint, /audio-extend-suffix, /audio-extend-prefix, /t2a, /a2a e /v2a. |
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | URL para pesos LoRA treinados no formato .safetensors. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Configuração da preparação do endpoint de inferência. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Saída de depuração disponível quando `debug_dataset` está ativado: um arquivo que pode ser transferido e contém os dados de treino após o pré-processamento. |

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## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/ltx23-trainer-v2/interpolate
- 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=ltx23-trainer-v2/interpolate
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/ltx23-trainer-v2/interpolate