# Train Flux LoRAs For Portraits API

> ตัวฝึก FLUX LoRA ที่ปรับแต่งสำหรับภาพบุคคล พร้อมการครอบตัดวัตถุและการกลับมาใช้เช็กพอยต์ต่อ

ฝึก LoRA ที่เน้นภาพพอร์ตเทรตจากไฟล์ zip ของภาพที่ `images_data_url` โดยแนะนำให้มีอย่างน้อย 10 ภาพ ตัวเลือกประกอบด้วย `trigger_phrase`, `learning_rate` (1e-6 ถึง 0.001), `steps` (ค่าเริ่มต้น 2500, สูงสุด 10000), `subject_crop`, การฝึกแบบหลายความละเอียด และ `resume_from_checkpoint` คืนค่าน้ำหนักและ config

- Model id: `flux-lora-portrait-trainer`
- Made by: Black Forest Labs
- Category: Training
- Output: file
- Price per run: from $2.40 / run (cheapest run $2.40 (2400 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/flux-lora-portrait-trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/flux-lora-portrait-trainer`
- Docs page: https://doitong.com/th/developers/models/flux-lora-portrait-trainer

## Pricing

Price: **from $2.40 / run** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Price per run: 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.

The full example input below costs $6.00 = 6000 API credits (1 run × $6.00).

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/flux-lora-portrait-trainer` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `images_data_url` |  | string | yes |  |  | ระบุ URL ของไฟล์ ZIP ที่รวบรวมรูปภาพซึ่งมีสไตล์สอดคล้องกัน โดยอาจมีไฟล์ข้อความคำบรรยายที่ตั้งชื่อตรงกับรูปภาพร่วมด้วย ข้อความคำบรรยายอาจมี `[trigger]` และการระบุ trigger_word จะแทนที่ตัวแทนดังกล่าวด้วยค่าของมัน ควรมีรูปภาพอย่างน้อย 10 รูป โดยชุดที่ใหญ่กว่าจะให้ผลดีกว่า |
| `trigger_phrase` |  | string \| null | no |  |  | ระบุวลีทริกเกอร์เพื่อแทนที่ `[trigger]` ในคำบรรยายที่มีอยู่ หรือใช้เป็นคำบรรยายเมื่อไม่ได้ระบุคำบรรยาย (trigger_work) ค่า None จะปิดใช้คำทริกเกอร์ |
| `learning_rate` |  | number | no | `9.0e-05` | 0.000001 – 0.001 | อัตราการเรียนรู้ที่ใช้ระหว่างการฝึก |
| `steps` |  | integer | no | `2500` | 1 – 10,000 | จำนวนขั้นตอนการฝึกสำหรับ LoRA |
| `multiresolution_training` |  | boolean | no | `true` |  | เปิดใช้การฝึกที่หลายความละเอียดเมื่อเป็น True |
| `subject_crop` |  | boolean | no | `true` |  | เปิดใช้การครอบตัดวัตถุออกจากรูปภาพเมื่อเป็น True |
| `data_archive_format` |  | string \| null | no |  |  | รูปแบบไฟล์เก็บถาวร ซึ่งอนุมานจาก URL เมื่อไม่ได้ระบุ |
| `resume_from_checkpoint` |  | string | no | `` |  | URL ของ Checkpoint สำหรับฝึกต่อ |
| `create_masks` |  | boolean | no | `false` |  | เปิดใช้การสร้างมาสก์วัตถุเมื่อเป็น True |

## Example input

Required parameters only:

```json
{
  "images_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "images_data_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/flux-lora-portrait-trainer?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "images_data_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/flux-lora-portrait-trainer?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "images_data_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 = {
    "images_data_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/flux-lora-portrait-trainer", 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": "flux-lora-portrait-trainer",
      "input": {
        "images_data_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": "flux-lora-portrait-trainer",
  "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": 6000,
    "usd": "6.00",
    "charged": 6000,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "images_data_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "diffusers_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
    }
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `diffusers_lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | URL ที่ชี้ไปยังน้ำหนัก LoRA ที่ฝึกแล้วในรูปแบบ diffusers |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | URL ของไฟล์การกำหนดค่าการฝึก |

## Related models

- [FLUX 2 \[klein\] 9b Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer`): $0.0043 / step
- [Flux 2 Klein 9B Base Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-klein-9b-base-trainer/edit.md) (`flux-2-klein-9b-base-trainer/edit`): $0.0139 / step
- [FLUX 2 Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer.md) (`flux-2-trainer`): $0.0064 / step
- [FLUX 2 Trainer Edit](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer/edit.md) (`flux-2-trainer/edit`): $0.0389 / step
- [FLUX 2 Trainer V2](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer-v2.md) (`flux-2-trainer-v2`): $0.0064 / step
- [FLUX 2 Trainer V2 Edit](https://doitong.com/developers/models/flux-2-trainer-v2/edit.md) (`flux-2-trainer-v2/edit`): $0.0389 / step
- [Flux Kontext Trainer](https://doitong.com/developers/models/flux-kontext-trainer.md) (`flux-kontext-trainer`): from $1.25 / run
- [Train Flux LoRA](https://doitong.com/developers/models/flux-lora-fast-training.md) (`flux-lora-fast-training`): from $0.002 / run

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/flux-lora-portrait-trainer
- 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=flux-lora-portrait-trainer
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/flux-lora-portrait-trainer
