# MiniMax H3 Image to Video Audio LoRA Trainer API

> Bộ huấn luyện LoRA dạy chuyển ảnh khung hình đầu thành video có âm thanh từ các đoạn video

Huấn luyện LoRA từ tệp zip chứa các đoạn video trong `training_data_url`, sử dụng điều kiện hóa khung hình đầu để biến ảnh tĩnh thành video có chuyển động. Tập dữ liệu chỉ được chứa video. Các cài đặt gồm `rank` từ 8 đến 128, `number_of_steps` tối đa 15000, `number_of_frames` từ 22 đến 124, `frame_rate` từ 8 đến 60 và `trigger_phrase`. Trả về trọng số LoRA và một tệp cấu hình.

- Model id: `minimax/h3/i2v/trainer`
- Made by: MiniMax
- Category: Training
- Output: file
- Price: $0.01 / step (cheapest run $20.00 (20000 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/minimax/h3/i2v/trainer`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/minimax/h3/i2v/trainer`
- Docs page: https://doitong.com/vi/developers/models/minimax/h3/i2v/trainer

## Pricing

Price: **$0.01 / step**. Billed per training step (`number_of_steps`).

The full example input below costs $20.00 = 20000 API credits (2000 steps × 10 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/minimax/h3/i2v/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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| `training_data_url` |  | string | yes |  |  | URL ZIP chứa video huấn luyện ở định dạng .mp4, .mov, .avi hoặc .mkv; khuyến nghị ít nhất 10 đoạn và bộ sưu tập lớn hơn sẽ tốt hơn. Hình ảnh không thể là dữ liệu huấn luyện: bộ dữ liệu chỉ có hình ảnh và kho lưu trữ trộn hình ảnh huấn luyện với video sẽ bị từ chối, dù một số điểm cuối cho phép dùng hình ảnh làm sidecar điều kiện hóa. Có thể kèm tệp chú thích tùy chọn, mỗi tệp văn bản dùng chung tên cơ sở với video tương ứng. |
| `rank` |  | enum (integer) | no | `32` | `8`, `16`, `32`, `64`, `128` | Cấp bậc thích ứng LoRA, đánh đổi mức tiêu thụ bộ nhớ tăng lên để có năng lực lớn hơn khi thiết lập tăng. |
| `number_of_steps` |  | integer | no | `2000` | 1 – 15,000 | Tổng số bước huấn luyện. |
| `learning_rate` |  | number | no | `0.0002` | 0.000001 – 1 | Tốc độ học tối ưu hóa, cân bằng giữa khả năng tăng tốc huấn luyện và nguy cơ overfitting khi tăng giá trị. |
| `number_of_frames` |  | integer | no | `73` | 22 – 124 | Số khung hình cho mỗi mẫu huấn luyện; chia cho 17 phải dư 5. Ví dụ gồm 22, 39, 56, 73, 90, 107 và 124. |
| `frame_rate` |  | integer | no | `24` | 8 – 60 | Tốc độ khung hình video mục tiêu, được đo bằng khung hình trên giây. |
| `resolution` |  | enum (string) | no | `medium` | `low`, `medium`, `high` | Độ phân giải huấn luyện. Tăng độ phân giải sẽ tăng yêu cầu bộ nhớ. |
| `aspect_ratio` |  | enum (string) | no | `16:9` | `21:9`, `16:9`, `4:3`, `1:1`, `3:4`, `9:16` | Chọn tỷ lệ khung hình huấn luyện từ cùng tập hợp có trong MiniMax H3 API. |
| `trigger_phrase` |  | string | no | `` |  | Cụm từ kích hoạt kiểu LoRA, được chèn vào đầu chú thích trong quá trình huấn luyện. |
| `first_frame_conditioning_p` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Cải thiện hiệu suất image-to-video bằng cách tăng tần suất huấn luyện sử dụng điều kiện hóa khung hình đầu tiên; giá trị này đặt xác suất đó. |
| `auto_scale_input` |  | boolean | no | `false` |  | Liệu fps đích và số khung hình có được khớp bằng cách tự động điều chỉnh video hay không; true bật điều chỉnh này. |
| `split_input_into_scenes` |  | boolean | no | `true` |  | Tách cảnh cho các video vượt quá ngưỡng thời lượng, được bật khi true. |
| `split_input_duration_threshold` |  | number | no | `30` | 1 – 60 | Điều kiện tách cảnh được biểu thị bằng thời lượng theo giây: chỉ video dài hơn ngưỡng mới được tách. |
| `debug_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Chế độ kiểm tra tiền xử lý để kiểm tra video, hình ảnh và chú thích trước một lượt huấn luyện đầy đủ. Khi bật, bộ huấn luyện trả về tập dữ liệu huấn luyện đã xử lý trong một tệp lưu trữ có thể tải xuống để xem xét thủ công. |
| `strict_dataset` |  | boolean | no | `false` |  | Xử lý nghiêm ngặt các vấn đề tiền xử lý vốn sẽ được ghi nhật ký và giải quyết bằng phương án dự phòng đã tài liệu hóa. Khi bật, hệ thống từ chối chú thích cần lời nhắc trống, keyframe sidecar bị thiếu và video có âm thanh không thể đọc, thay vì lần lượt thay bằng lời nhắc trống, khung hình của đoạn clip hoặc im lặng. |

## 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/minimax/h3/i2v/trainer?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/minimax/h3/i2v/trainer?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/minimax/h3/i2v/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": "minimax/h3/i2v/trainer",
      "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": "minimax/h3/i2v/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": 20000,
    "usd": "20.00",
    "charged": 20000,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "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 |
|---|---|---|
| `lora_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | URL của trọng số LoRA đã huấn luyện ở định dạng .safetensors. |
| `config_file` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Cấu hình thiết lập điểm cuối suy luận. |
| `debug_dataset` | object {url, content_type, file_name, file_size} \| null | Chỉ khả dụng cho các yêu cầu bật `debug_dataset`, kho lưu trữ có thể tải xuống này chứa dữ liệu huấn luyện sau tiền xử lý. |

## Related models

- [MiniMax H3 First Last Frame LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/flf2v/trainer.md) (`minimax/h3/flf2v/trainer`): $0.01 / step
- [MiniMax H3 Reference to Video LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/ref2va/trainer.md) (`minimax/h3/ref2va/trainer`): $0.015 / step
- [MiniMax H3 Text to Video LoRA Trainer](https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/t2v/trainer.md) (`minimax/h3/t2v/trainer`): $0.005 / step
- [ERNIE-Image Trainer](https://doitong.com/developers/models/ernie-image-trainer.md) (`ernie-image-trainer`): $0.0012 / step
- [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

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/minimax/h3/i2v/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=minimax/h3/i2v/trainer
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/minimax/h3/i2v/trainer