# TRELLIS.2 LoRA Inference API

> Trellis 2 chuyển hình ảnh thành 3D và có thể áp dụng các bộ điều hợp LoRA tùy chỉnh cho cấu trúc, hình học và kết cấu

Tạo GLB từ `image_url`, tùy chọn áp dụng các LoRA safetensors thông qua `sparse_structure_lora_url`, `geometry_lora_url` và `texture_lora_url`. `resolution` là 512 hoặc 1024 và phải khớp với độ phân giải huấn luyện của các bộ điều hợp. Cũng cung cấp các điều khiển hướng dẫn và số bước theo từng giai đoạn, `decimation_target` và `texture_size`.

- Model id: `trellis-2-lora`
- Made by: Microsoft
- Category: Image to 3D
- Output: 3d
- Price: from $0.25 / request (cheapest run $0.25 (250 API credits))
- Run: `POST https://api.doitong.com/v1/run/trellis-2-lora`
- Quote: `POST https://api.doitong.com/v1/quote/trellis-2-lora`
- Docs page: https://doitong.com/vi/developers/models/trellis-2-lora

## Pricing

Price: **from $0.25 / request** (the lowest tier; the quote prices your exact input). Billed once per request.

Price rules (the first rule that matches the input wins; a parameter you leave out counts as its default):

- When `resolution` = 1024: $0.30 (300 API credits) / request

The full example input below costs $0.25 = 250 API credits (1 request × 250 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/trellis-2-lora` 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 |  |  | URL hình ảnh nguồn để chuyển đổi thành mô hình 3D. |
| `sparse_structure_lora_url` |  | string \| null | no |  |  | Checkpoint LoRA tùy chọn ở định dạng safetensors, được huấn luyện riêng cho bộ khử nhiễu cấu trúc thưa. |
| `geometry_lora_url` |  | string \| null | no |  |  | Checkpoint LoRA tùy chọn ở định dạng safetensors, được huấn luyện riêng cho bộ khử nhiễu hình học. |
| `texture_lora_url` |  | string \| null | no |  |  | Checkpoint LoRA tùy chọn ở định dạng safetensors, được huấn luyện riêng cho bộ khử nhiễu kết cấu. |
| `seed` |  | integer \| null | no |  |  | Seed ngẫu nhiên giúp tái tạo kết quả tạo sinh. |
| `resolution` |  | enum (integer) | no | `512` | `512`, `1024` | Độ phân giải tạo sinh, trong đó 1024 chọn pipeline cascade. Chọn độ phân giải được dùng để huấn luyện các bộ điều hợp LoRA được cung cấp; bắt buộc phải khớp. |
| `ss_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | Cường độ hướng dẫn không dùng bộ phân loại trong quá trình tạo cấu trúc thưa. |
| `ss_guidance_rescale` |  | number | no | `0.7` | 0 – 1 | Tái tỷ lệ hướng dẫn trong quá trình tạo cấu trúc thưa. Giá trị lớn hơn giúp đầu ra ổn định hơn. |
| `ss_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | Phân số tiến trình khử nhiễu tại đó bắt đầu hướng dẫn cấu trúc thưa. |
| `ss_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Dùng phân số khử nhiễu bằng hoặc lớn hơn `ss_guidance_interval_start` để chỉ định thời điểm dừng hướng dẫn cấu trúc thưa. |
| `ss_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Số bước khử nhiễu dùng trong quá trình tạo cấu trúc thưa. |
| `ss_rescale_t` |  | number | no | `5` | 1 – 6 | Độ sắc nét của lịch nhiễu trong quá trình tạo cấu trúc thưa. |
| `shape_slat_guidance_strength` |  | number | no | `7.5` | 0 – 10 | Cường độ hướng dẫn không dùng bộ phân loại trong quá trình tạo hình dạng. |
| `shape_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0.5` | 0 – 1 | Tái tỷ lệ áp dụng cho hướng dẫn trong quá trình tạo hình dạng; tăng giá trị này khi hình học bị nhiễu. |
| `shape_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | Phân số khử nhiễu tại đó bắt đầu hướng dẫn giai đoạn hình dạng. |
| `shape_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `1` | 0 – 1 | Điểm dừng hướng dẫn giai đoạn hình dạng, biểu thị dưới dạng phân số khử nhiễu không nhỏ hơn shape_slat_guidance_interval_start. |
| `shape_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Số bước khử nhiễu trong quá trình tạo hình dạng. |
| `shape_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Độ sắc nét của lịch nhiễu trong quá trình tạo hình dạng. |
| `tex_slat_guidance_strength` |  | number | no | `1` | 0 – 10 | Cường độ hướng dẫn không dùng bộ phân loại trong quá trình tạo kết cấu. |
| `tex_slat_guidance_rescale` |  | number | no | `0` | 0 – 1 | Tái tỷ lệ áp dụng cho hướng dẫn trong quá trình tạo kết cấu; tăng giá trị này khi kết cấu bị nhiễu. |
| `tex_slat_guidance_interval_start` |  | number | no | `0.6` | 0 – 1 | Phân số khử nhiễu tại đó bắt đầu hướng dẫn giai đoạn kết cấu. |
| `tex_slat_guidance_interval_end` |  | number | no | `0.9` | 0 – 1 | Điểm dừng hướng dẫn giai đoạn kết cấu, biểu thị dưới dạng phân số khử nhiễu không nhỏ hơn tex_slat_guidance_interval_start. |
| `tex_slat_sampling_steps` |  | integer | no | `12` | 1 – 50 | Số bước khử nhiễu trong quá trình tạo kết cấu. |
| `tex_slat_rescale_t` |  | number | no | `3` | 1 – 6 | Độ sắc nét của lịch nhiễu trong quá trình tạo kết cấu. |
| `decimation_target` |  | integer | no | `500000` | 5,000 – 2,000,000 | Số đỉnh mong muốn trong bản xuất GLB. |
| `texture_size` |  | enum (integer) | no | `2048` | `1024`, `2048`, `4096` | Độ phân giải của kết cấu được nung vào bản xuất GLB. |
| `enable_safety_checker` |  | boolean | no | `true` |  | Có thể nới lỏng việc kiểm duyệt bằng cách đặt thành false, nếu người gọi được cấp quyền. |

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"
}
```

A fuller example:

```json
{
  "image_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/trellis-2-lora?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"
  }'

# 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/trellis-2-lora?wait=20", {
  method: "POST",
  headers,
  body: JSON.stringify({
    "image_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 = {
    "image_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/trellis-2-lora", 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": "trellis-2-lora",
      "input": {
        "image_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": "trellis-2-lora",
  "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": 250,
    "usd": "0.25",
    "charged": 250,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "image_url": "https://content.doitong.com/images/showcase/v3/gen_fox_cartoon.jpg"
  },
  "output": {
    "model_glb": {
      "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
    },
    "seed": 42,
    "resolution": 1,
    "sparse_structure_lora_url": "string",
    "geometry_lora_url": "string",
    "texture_lora_url": "string",
    "decimation_target": 1,
    "texture_size": 1
  },
  "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 |
|---|---|---|
| `model_glb` | object {url, content_type, file_name, file_size} | Tệp GLB chứa mô hình 3D được tạo. |
| `seed` | integer | Seed được áp dụng trong quá trình tạo sinh. |
| `resolution` | integer | Độ phân giải được sử dụng để thực hiện tạo sinh. |
| `sparse_structure_lora_url` | string \| null | Checkpoint LoRA cấu trúc thưa được sử dụng trong quá trình tạo sinh, nếu có áp dụng. |
| `geometry_lora_url` | string \| null | Checkpoint LoRA hình học được sử dụng trong quá trình tạo sinh, nếu có áp dụng. |
| `texture_lora_url` | string \| null | Checkpoint LoRA kết cấu được sử dụng trong quá trình tạo sinh, nếu có áp dụng. |
| `decimation_target` | integer | Mục tiêu số đỉnh được áp dụng cho bản xuất GLB. |
| `texture_size` | integer | Độ phân giải của kết cấu được nung vào bản xuất GLB. |

## Related models

- [Trellis](https://doitong.com/developers/models/trellis.md) (`trellis`): $0.02 / request
- [Trellis 2](https://doitong.com/developers/models/trellis-2.md) (`trellis-2`): from $0.25 / request
- [Trellis 2 · Retexture](https://doitong.com/developers/models/trellis-2/retexture.md) (`trellis-2/retexture`): from $0.20 / request
- [Trellis · Multi](https://doitong.com/developers/models/trellis/multi.md) (`trellis/multi`): $0.02 / request
- [Hi3D Image to 3D](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/image-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/image-to-3d`): $0.50 / run
- [Hi3D Image to 3D · v3.0](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/v3.0/image-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/v3.0/image-to-3d`): from $1.80 / run
- [Hi3D Multiview to 3D · Multi View to 3D](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/multi-view-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/multi-view-to-3d`): $0.50 / run
- [Hi3D Multiview to 3D · v3.0 · Multi View to 3D](https://doitong.com/developers/models/hitem3d/hi3d/v3.0/multi-view-to-3d.md) (`hitem3d/hi3d/v3.0/multi-view-to-3d`): from $1.80 / run

## Links

- HTML page: https://doitong.com/developers/models/trellis-2-lora
- 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=trellis-2-lora
- Errors: https://doitong.com/developers/docs/errors
- Model details as JSON: https://api.doitong.com/v1/models/trellis-2-lora