Перейти к содержимому

Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint

Интеграция

ID модели lora/inpaint
# 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/lora/inpaint?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    "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"

Этот запрос: ≈0,184 $ 184 API-кредита · ≈ 19,41 ₽ Запустить на этой странице

Получить API-ключ
Open model Редактирование изображений Референсные входные данные #diffusion#lora#customization#fine-tuning

Заполнение изображения с выбранной базовой моделью Stable Diffusion и LoRA по черно-белой маске

Open model · Изображение

Здесь появится ваш первый результат

Составьте запрос ниже и выполните его с помощью API-ключа. Результаты копируются в наше хранилище и хранятся навсегда или 7 дней бесплатно.

Сформировать запрос

Элементы управления сгенерированы из схемы модели. Код и цена обновляются при изменении параметров.

•обязательно

Опишите изображение, которое хотите сгенерировать, как можно подробнее для получения лучших результатов.

•обязательно

Базовая модель для генерации изображения, указанная URL или идентификатором HuggingFace.

num_images по умолчанию 1

Задайте количество изображений, создаваемых одним запросом, увеличив время генерации для большего пакета.

Расширенные negative_prompt · image · mask · ic_light_model_background_image_url · ic_light_image_url · prediction_type · image_format · unet_name · variant · image_encoder_path · image_encoder_subfolder · image_encoder_weight_name · ic_light_model_url · scheduler · noise_strength · num_inference_steps · guidance_scale · clip_skip · tile_width · tile_height · tile_stride_width · tile_stride_height · eta · seed · prompt_weighting · controlnet_guess_mode · rescale_betas_snr_zero · enable_safety_checker · debug_latents · debug_per_pass_latents · loras · embeddings · controlnets · ip_adapter · timesteps · sigmas
по умолчанию

Негативный промпт с указанием нежелательных деталей изображения. Он может исключать цвета, объекты, пейзаж или мелкие признаки и качества, например усы, размытие или низкое разрешение.

image_url
Перетащите файл или

URL исходного изображения для генерации изображения по изображению или дорисовки.

mask_url
Перетащите файл или

URL маски дорисовки, указывающий на чёрно-белое изображение.

Перетащите файл или

Совместимый с моделью фон для генерации изображений IC Light, передаваемый как URL изображения.

Перетащите файл или

URL входного изображения для генерации с моделью IC Light.

prediction_type по умолчанию epsilon

Выбор типа предсказания для генерации изображений; если не выбран другой вариант, используется `epsilon`.

image_format по умолчанию png

Формат файла итогового изображения.

Выбор пользовательского U-Net для генерации изображений; укажите его HuggingFace ID или URL.

Выбор варианта модели HuggingFace; 'fp16' — один из примеров.

Кодировщик изображения, заданный HTTPS URL или идентификатором Hugging Face; совместимость определяется весами IP-Adapter: SD1.5 использует image_encoder_subfolder='models/image_encoder', а h94/IP-Adapter SDXL — h94/IP-Adapter и image_encoder_subfolder='sdxl_models/image_encoder'. Кодировщик требуется, если ip_adapter содержит значение.

Подкаталог в image_encoder_path, содержащий веса кодировщика изображения.

по умолчанию pytorch_model.bin

Выбор весов кодировщика изображения по имени для генерации изображений.

URL модели IC Light, используемой при генерации изображений.

Планировщик или сэмплер, используемый для устранения шума в изображении.

по умолчанию 0.5

Управляет добавленным шумом изображения по шкале, где 1.0 означает полный шум, а значения около 0 — минимальный шум. Применяется только при указанном image_url.

по умолчанию 30

Управляет количеством шагов генерации Stable Diffusion; дополнительные шаги могут повысить детализацию итогового изображения.

по умолчанию 7.5

Сила соответствия промпту при выборе изображения, выраженная через CFG (Classifier Free Guidance).

по умолчанию 0

Пропускает часть генерации изображения для ускорения визуализации, создавая немного другие результаты.

по умолчанию 4096

Задайте размер каждой плитки во время генерации изображения.

по умолчанию 4096

Задайте размер каждой плитки во время генерации изображения.

по умолчанию 2048

Задайте интервал между последовательными позициями плиток во время генерации изображения.

по умолчанию 2048

Задайте интервал между последовательными позициями плиток во время генерации изображения.

по умолчанию 0

Настройка Eta, используемая при генерации изображений.

Сид для воспроизведения изображений в Stable Diffusion. Изображение можно точно воспроизвести при каждом запуске, если не менять версию модели, промпт и сид.

по умолчанию []

LoRA, совместное воздействие которых создаёт сгенерированное изображение; ограничений на их количество нет.

по умолчанию []

Эмбеддинги, применяемые во время генерации изображения для сопоставления токенов промпта с весами эмбеддингов. В настоящее время поддерживается только один эмбеддинг.

по умолчанию []

Control nets, запланированные для применения к изображению на указанных временных шагах во время генерации; количество передаваемых элементов не ограничено.

по умолчанию []

IP-адаптеры, используемые для генерации изображений. Передача любых элементов требует указания image_encoder_path.

по умолчанию {"array":[],"method":...

Переопределение расписания временных шагов удаления шума, взаимоисключающее с sigmas. Без переопределения — по умолчанию — планировщик вычисляет временные шаги из num_inference_steps; пользовательское расписание делает num_inference_steps несущественным. Для переопределения планировщик должен поддерживать аргумент timesteps в set_timesteps.

по умолчанию {"array":[],"method":...

Переопределение расписания сигм удаления шума, взаимоисключающее с timesteps. Без переопределения — по умолчанию — планировщик вычисляет сигмы из num_inference_steps; пользовательское расписание делает num_inference_steps несущественным. Для переопределения планировщик должен поддерживать аргумент sigmas в set_sigmas.

POST /run/lora/inpaint?wait=20 стоимость → 0,184 $
# 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/lora/inpaint?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    "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"

Запустить этот запрос

Ваш ключ хранится в этом браузере: он отправляется только в Doitong API и сохраняется в localStorage только при включении параметра «Запомнить». Получить API-ключ

О Stable Diffusion with LoRAs · Inpaint

Редактирует части изображения с помощью `image_url` и чёрно-белой `mask_url`, используя модель Stable Diffusion, заданную в `model_name`. `noise_strength` принимает значения от 0 до 1. Поддерживаются объединённые LoRA, эмбеддинги, ControlNets, IP adapters и несколько планировщиков, а также от 1 до 150 шагов. Выходные данные — png или jpeg.

Параметры

Передавайте либо каноническое имя, либо исходное имя, но не оба. Канонические имена

ИмяТип По умолчаниюДопустимые значения Описание
model_nameобязательно
Типstring
Базовая модель для генерации изображения, указанная URL или идентификатором HuggingFace.
unet_nameнеобязательно
Типstring | null
Выбор пользовательского U-Net для генерации изображений; укажите его HuggingFace ID или URL.
variantнеобязательно
Типstring | null
Выбор варианта модели HuggingFace; 'fp16' — один из примеров.
promptобязательно
Типstring
Опишите изображение, которое хотите сгенерировать, как можно подробнее для получения лучших результатов.
negative_promptнеобязательно
Типstring
По умолчанию
Негативный промпт с указанием нежелательных деталей изображения. Он может исключать цвета, объекты, пейзаж или мелкие признаки и качества, например усы, размытие или низкое разрешение.
prompt_weightingнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюfalse
Переключатель взвешивания промпта: значение true снимает ограничение в 77 токенов с помощью усреднения эмбеддингов и включает синтаксис взвешивания.
image_urlнеобязательно image
Типurl · image
URL исходного изображения для генерации изображения по изображению или дорисовки.
mask_urlнеобязательно mask
Типurl · image
URL маски дорисовки, указывающий на чёрно-белое изображение.
noise_strengthнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0.5
≤ 1> 0
Управляет добавленным шумом изображения по шкале, где 1.0 означает полный шум, а значения около 0 — минимальный шум. Применяется только при указанном image_url.
lorasнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
LoRA, совместное воздействие которых создаёт сгенерированное изображение; ограничений на их количество нет.
loras[].pathобязательно
Типstring
Расположение весов LoRA, указанное как URL или путь.
loras[].scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
0 – 4
Множитель, применяемый к весу LoRA перед объединением с базовой моделью.
embeddingsнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
Эмбеддинги, применяемые во время генерации изображения для сопоставления токенов промпта с весами эмбеддингов. В настоящее время поддерживается только один эмбеддинг.
embeddings[].pathобязательно
Типstring
Веса эмбеддинга, указанные URL или путём к файлу.
embeddings[].tokensнеобязательно
Типstring[]
Токены промпта, сопоставленные с весами эмбеддингов. Если их не указать, создаётся по одному токену для каждого вектора файла эмбеддингов с именами <s0>, <s1>, ...; используйте сопоставленные токены в промптах.
controlnetsнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
Control nets, запланированные для применения к изображению на указанных временных шагах во время генерации; количество передаваемых элементов не ограничено.
controlnets[].pathобязательно
Типstring
Расположение весов ControlNet, заданное как URL или путь.
controlnets[].config_urlнеобязательно
Типstring | null
Необязательный URL файла config.json для ControlNet.
controlnets[].variantнеобязательно
Типstring | null
Необязательный вариант для использования с ключом репозитория Hugging Face.
controlnets[].image_urlобязательно
Типurl · image
URL изображения, передаваемого на вход ControlNet.
controlnets[].mask_urlнеобязательно
Типurl · image
Маска ControlNet, размер которой при указании должен совпадать с размером управляющего изображения; ширина и высота должны делиться на 32 без остатка.
controlnets[].conditioning_scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
0 – 2
Масштабирование весов ControlNet перед их объединением с базовой моделью.
controlnets[].start_percentageнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0
0 – 1
Процент от общего числа временных шагов, на котором ControlNet начинает влиять на генерацию изображения.
controlnets[].end_percentageнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
0 – 1
Процент от общего числа временных шагов, на котором ControlNet перестаёт влиять на генерацию изображения.
controlnets[].ip_adapter_indexнеобязательно
Типinteger | null
Выбор IP-адаптера по индексу для ControlNet InstantID; для других ControlNet этот параметр не требуется.
controlnet_guess_modeнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюfalse
Если задано значение true, ограничивает применение ControlNet условными предсказаниями.
ip_adapterнеобязательно
Типobject[]
По умолчанию[]
IP-адаптеры, используемые для генерации изображений. Передача любых элементов требует указания image_encoder_path.
ip_adapter[].ip_adapter_image_urlобязательно
Типurl · image
URL изображения, передаваемого на вход IP-адаптера.
ip_adapter[].ip_adapter_mask_urlнеобязательно
Типurl · image
Маска IP-адаптера; при указании её размеры должны совпадать с размерами изображения адаптера.
ip_adapter[].pathобязательно
Типstring
Расположение весов IP-адаптера, заданное URL или путём.
ip_adapter[].model_subfolderнеобязательно
Типstring | null
Расположение весов IP-адаптера, заданное как подпапка в каталоге модели.
ip_adapter[].weight_nameнеобязательно
Типstring | null
Имя файла весов.
ip_adapter[].insight_face_model_pathнеобязательно
Типstring | null
Расположение весов модели InsightFace, заданное URL или путём.
ip_adapter[].scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию1
≥ 0
Масштабирующий коэффициент весов IP-адаптера, применяемый до их объединения с базовой моделью.
ip_adapter[].scale_jsonнеобязательно
Типobject | null
Масштабирующий коэффициент весов IP-адаптера, применяемый до их объединения с базовой моделью.
ip_adapter[].unconditional_noising_factorнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0
0 – 1
Коэффициент, управляющий безусловным зашумлением для IP-адаптера.
ip_adapter[].image_projection_shortcutнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюtrue
Настройка сокращённой проекции изображения; значение по умолчанию — True. Используйте False для моделей FaceID plus V1 и True для моделей FaceID plus V2.
image_encoder_pathнеобязательно
Типstring | null
Кодировщик изображения, заданный HTTPS URL или идентификатором Hugging Face; совместимость определяется весами IP-Adapter: SD1.5 использует image_encoder_subfolder='models/image_encoder', а h94/IP-Adapter SDXL — h94/IP-Adapter и image_encoder_subfolder='sdxl_models/image_encoder'. Кодировщик требуется, если ip_adapter содержит значение.
image_encoder_subfolderнеобязательно
Типstring | null
Подкаталог в image_encoder_path, содержащий веса кодировщика изображения.
image_encoder_weight_nameнеобязательно
Типstring | null
По умолчаниюpytorch_model.bin
Выбор весов кодировщика изображения по имени для генерации изображений.
ic_light_model_urlнеобязательно
Типstring | null
URL модели IC Light, используемой при генерации изображений.
ic_light_model_background_image_urlнеобязательно
Типurl · image
Совместимый с моделью фон для генерации изображений IC Light, передаваемый как URL изображения.
ic_light_image_urlнеобязательно
Типurl · image
URL входного изображения для генерации с моделью IC Light.
seedнеобязательно
Типinteger | null
Сид для воспроизведения изображений в Stable Diffusion. Изображение можно точно воспроизвести при каждом запуске, если не менять версию модели, промпт и сид.
num_inference_stepsнеобязательно
Типinteger
По умолчанию30
1 – 150
Управляет количеством шагов генерации Stable Diffusion; дополнительные шаги могут повысить детализацию итогового изображения.
guidance_scaleнеобязательно
Типnumber
По умолчанию7.5
0 – 20
Сила соответствия промпту при выборе изображения, выраженная через CFG (Classifier Free Guidance).
clip_skipнеобязательно
Типinteger
По умолчанию0
0 – 2
Пропускает часть генерации изображения для ускорения визуализации, создавая немного другие результаты.
schedulerнеобязательно
Типenum
DPM++ 2MDPM++ 2M KarrasDPM++ 2M SDEDPM++ 2M SDE KarrasEulerEuler AEuler (trailing timesteps)LCMLCM (trailing timesteps)DDIMTCD
Планировщик или сэмплер, используемый для устранения шума в изображении.
timestepsнеобязательно
Типobject
По умолчанию{"array":[],"method":"default"}
Переопределение расписания временных шагов удаления шума, взаимоисключающее с sigmas. Без переопределения — по умолчанию — планировщик вычисляет временные шаги из num_inference_steps; пользовательское расписание делает num_inference_steps несущественным. Для переопределения планировщик должен поддерживать аргумент timesteps в set_timesteps.
timesteps.methodнеобязательно
Типenum
По умолчаниюdefault
defaultarray
Выберите способ определения временных шагов: 'default', вариант по умолчанию, позволяет планировщику использовать `num_inference_steps`. Чтобы задать расписание временных шагов самостоятельно, выберите 'array' и поместите расписание в поле `array`.
timesteps.arrayнеобязательно
Типinteger[]
По умолчанию[]
Расписание временных шагов, применяемое, если выбранный метод — 'custom'.
sigmasнеобязательно
Типobject
По умолчанию{"array":[],"method":"default"}
Переопределение расписания сигм удаления шума, взаимоисключающее с timesteps. Без переопределения — по умолчанию — планировщик вычисляет сигмы из num_inference_steps; пользовательское расписание делает num_inference_steps несущественным. Для переопределения планировщик должен поддерживать аргумент sigmas в set_sigmas.
sigmas.methodнеобязательно
Типenum
По умолчаниюdefault
defaultarray
Выберите способ определения сигм: 'default', вариант по умолчанию, использует собственные значения сигм планировщика. Чтобы задать расписание сигм самостоятельно, выберите 'custom' и поместите расписание в поле `array`.
sigmas.arrayнеобязательно
Типnumber[]
По умолчанию[]
Расписание сигм, применяемое, если выбранный метод — 'custom'.
prediction_typeнеобязательно
Типenum
По умолчаниюepsilon
v_predictionepsilon
Выбор типа предсказания для генерации изображений; если не выбран другой вариант, используется `epsilon`.
rescale_betas_snr_zeroнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюfalse
Определяет, включает ли сэмплер rescale_betas_snr_zero.
image_formatнеобязательно
Типenum
По умолчаниюpng
jpegpng
Формат файла итогового изображения.
num_imagesнеобязательно num_outputs
Типinteger
По умолчанию1
1 – 8
Задайте количество изображений, создаваемых одним запросом, увеличив время генерации для большего пакета.
enable_safety_checkerнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюfalse
Активация проверки безопасности; значение true включает проверку.
tile_widthнеобязательно
Типinteger
По умолчанию4096
128 – 4 096
Задайте размер каждой плитки во время генерации изображения.
tile_heightнеобязательно
Типinteger
По умолчанию4096
128 – 4 096
Задайте размер каждой плитки во время генерации изображения.
tile_stride_widthнеобязательно
Типinteger
По умолчанию2048
64 – 2 048
Задайте интервал между последовательными позициями плиток во время генерации изображения.
tile_stride_heightнеобязательно
Типinteger
По умолчанию2048
64 – 2 048
Задайте интервал между последовательными позициями плиток во время генерации изображения.
etaнеобязательно
Типnumber
По умолчанию0
0 – 1
Настройка Eta, используемая при генерации изображений.
debug_latentsнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюfalse
При значении true сохраняет латентные данные для отладки.
debug_per_pass_latentsнеобязательно
Типboolean
По умолчаниюfalse
Включите отладку каждого прохода, установив значение true; при этом сохраняются латентные данные каждого прохода.
обязательно Каноническое имя, также принимается

Параметры файлов принимают общедоступный https:// URL, data: URI размером до 10 MB или file_url загруженного файла. Файлы

Результат

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "lora/inpaint",
  "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": 184,
    "usd": "0.184",
    "charged": 184,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "model_name": "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0",
    "prompt": "A red fox trots through fresh snow at sunrise, soft golden light, shallow depth of field"
  },
  "output": {
    "images": [
      {
        "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,
    "has_nsfw_concepts": [
      false
    ],
    "debug_latents": {
      "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_per_pass_latents": {
      "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": "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"
  }
}
Ваши файлы — ваш выборКаждый URL из outputs[].url — это копия в нашем хранилище: она хранится навсегда (оплата за ГБ в месяц) или 7 дней бесплатно — в зависимости от настройки вашего аккаунта или параметра ?storage=.
Одинаковая структура у каждой моделиtype, url, content_type, width, height и duration — одинаково для изображений, видео и аудио. output — собственный объект результата модели.
Поля результата
images
array of object {url, content_type, file_name, file_size, width, height}Информация о файлах сгенерированных изображений.
seed
integerСид генерации изображения, включая случайно выбранное значение, если во входных данных сид не указан; в противном случае повторяет переданное значение.
has_nsfw_concepts
array of booleanПоказывает, присутствуют ли в сгенерированных изображениях концепции NSFW.
debug_latents
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullЛатентные данные, сохранённые для отладки.
debug_per_pass_latents
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullЛатентные данные каждого прохода, сохранённые для отладки.

Другие модели: Редактирование изображений

Для AI-агентов: эта страница в формате Markdown доступна по адресу https://doitong.com/ru/developers/models/lora/inpaint.md. Все модели и руководства: https://doitong.com/developers/llms.txt