# Latent Consistency Models (v1.5/XL) · Image to Image API

> Latent consistency chuyển ảnh thành ảnh, tái tạo phong cách ảnh nguồn bằng điều khiển strength

Bắt đầu từ `image_url` và `prompt`, với `strength` từ 0.05 đến 1 (mặc định 0.95) xác định mức độ kết quả khác ảnh nguồn. Chạy với ít bước (mặc định 6), trả về tối đa 8 ảnh và cung cấp các tùy chọn `preserve_aspect_ratio` và `crop_output`.

- Model id: `fast-lcm-diffusion/image-to-image`
- Made by: Open model
- Category: Image Editing
- Output: image
- Estimated price per run: $0.019 / image (cheapest run $0.019 (19 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/fast-lcm-diffusion/image-to-image`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/fast-lcm-diffusion/image-to-image`
- Docs page: https://doitong.com/vi/developers/models/fast-lcm-diffusion/image-to-image

## Pricing

Price: **$0.019 / 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 $0.019 = 19 API credits (1 image × 19 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/fast-lcm-diffusion/image-to-image` 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `image_url` | `image` | string (image URL) | yes |  |  | Hình ảnh bắt đầu cho quá trình tạo sinh, được cung cấp qua URL. |
| `prompt` |  | string | yes |  |  | Mô tả hình ảnh bạn muốn tạo bằng càng nhiều chi tiết càng tốt để đạt kết quả tốt nhất. |
| `negative_prompt` |  | string | no | `` |  | Lời nhắc phủ định chỉ định các chi tiết hình ảnh không mong muốn. Có thể loại màu sắc, vật thể, phong cảnh hoặc các đặc điểm và phẩm chất nhỏ hơn, chẳng hạn như ria mép, mờ hoặc độ phân giải thấp. |
| `image_size` |  | object {height, width} \| enum (string) | no | `square_hd` | `square_hd`, `square`, `portrait_4_3`, `portrait_16_9`, `landscape_4_3`, `landscape_16_9` | Kích thước hình ảnh được tạo. |
| `num_inference_steps` |  | integer | no | `6` | 1 – 32 | Số bước suy luận cần chạy. |
| `guidance_scale` |  | number | no | `1.5` | 0 – 20 | Mức độ tuân thủ lời nhắc khi chọn hình ảnh, được biểu thị bằng CFG (Classifier Free Guidance). |
| `strength` |  | number | no | `0.95` | 0.05 – 1 | Mức độ giống nhau giữa hình ảnh được tạo sinh và hình ảnh ban đầu. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed để tái tạo hình ảnh trong Stable Diffusion. Có thể tái tạo chính xác hình ảnh ở mỗi lần chạy bằng cách giữ nguyên phiên bản mô hình, lời nhắc và seed. |
| `num_images` | `num_outputs` | integer | no | `1` | 1 – 8 | Số lượng hình ảnh yêu cầu tạo sinh. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Kích hoạt trình kiểm tra an toàn; true bật kiểm tra. |
| `safety_checker_version` |  | enum (string) | no | `v1` | `v1`, `v2` | Chọn giữa bộ kiểm tra an toàn ViT tùy chỉnh (`v2`) và bộ kiểm tra CompVis (`v1`, mặc định). |
| `expand_prompt` |  | boolean | no | `false` |  | Mở rộng lời nhắc bằng các lời nhắc bổ sung, được bật khi true. |
| `format` |  | enum (string) | no | `jpeg` | `jpeg`, `png` | Định dạng tệp của hình ảnh kết quả. |
| `request_id` |  | string | no | `` |  | Mã định danh yêu cầu dùng để liên kết phản hồi với yêu cầu đã tạo ra phản hồi đó. |
| `preserve_aspect_ratio` |  | boolean | no | `false` |  | Đặt thành true để giữ tỷ lệ khung hình của hình ảnh được tạo sinh ngay cả khi kích thước vượt giới hạn. Để có tỷ lệ chính xác bằng cách cắt sau khi tạo sinh, đặt crop_output thành True. Giá trị chiều rộng hoặc chiều cao không chia hết cho 32 vẫn được làm tròn đến bội số 32 gần nhất, và việc thay đổi kích thước này mặc định không giữ tỷ lệ khung hình. |
| `crop_output` |  | boolean | no | `false` |  | Cắt đầu ra được tạo sinh về tỷ lệ khung hình chính xác khi giá trị là true. |

File parameters (`image`) 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
{
  "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"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "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"
}
```

## 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/fast-lcm-diffusion/image-to-image?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "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"
  }'

# 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/fast-lcm-diffusion/image-to-image?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "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"
  }),
});
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 = {
    "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",
}

# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
r = requests.post(API + "/run/fast-lcm-diffusion/image-to-image", 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": "fast-lcm-diffusion/image-to-image",
      "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"
      },
      "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": "fast-lcm-diffusion/image-to-image",
  "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": 19,
    "usd": "0.019",
    "charged": 19,
    "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": {
    "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} | Thông tin tệp của các hình ảnh được tạo. |
| `timings` | object |  |
| `seed` | integer | Seed tạo sinh hình ảnh, bao gồm giá trị được chọn ngẫu nhiên nếu đầu vào không cung cấp seed; nếu không, lặp lại giá trị đã cung cấp. |
| `has_nsfw_concepts` | array of boolean | Cho biết các khái niệm NSFW có xuất hiện trong hình ảnh được tạo sinh hay không. |
| `prompt` | string | Lời nhắc được sử dụng trong quá trình tạo sinh hình ảnh. |

## Related models

- [Latent Consistency Models (v1.5/XL)](https://doitong.com/developers/models/fast-lcm-diffusion.md) (`fast-lcm-diffusion`): $0.005 / image
- [Latent Consistency Models (v1.5/XL) · Inpainting](https://doitong.com/developers/models/fast-lcm-diffusion/inpainting.md) (`fast-lcm-diffusion/inpainting`): $0.014 / image
- [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

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/fast-lcm-diffusion/image-to-image
- 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=fast-lcm-diffusion/image-to-image
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/fast-lcm-diffusion/image-to-image