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LTX-2.3 22B Video Trainer

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ID do modelo ltx23-video-trainer
# 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/ltx23-video-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"

Este pedido: 9,60 $ 9600 créditos da API Executar nesta página

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Lightricks Treino 1–60 s #ltx2.3-video#fine-tuning

Treina um LoRA LTX-2.3 22B para estilos e efeitos de vídeo personalizados, com áudio opcional

Lightricks · Ficheiro

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Os controlos são gerados a partir do esquema do modelo. O código e o preço são atualizados à medida que os altera.

resolution predefinição medium

Resolução de treino. Aumentar a resolução eleva os requisitos de memória.

aspect_ratio predefinição 1:1

Proporção de treino.

•obrigatório

URL de um arquivo ZIP de um conjunto de dados que contém exclusivamente imagens ou exclusivamente vídeos; conjuntos de dados multimédia mistos não são suportados. Procure incluir 10 ficheiros ou mais, de preferência uma coleção maior. As extensões aceites são .png, .jpg, .jpeg para imagens e .mp4, .mov, .avi, .mkv para vídeos. Podem acompanhar os ficheiros multimédia ficheiros de texto opcionais com legendas, sendo cada ficheiro de legendas nomeado de acordo com o ficheiro multimédia associado.

predefinição 2000

Número total de passos de treino.

Avançado validation_negative_prompt · rank · validation_resolution · validation_aspect_ratio · trigger_phrase · learning_rate · number_of_frames · frame_rate · split_input_duration_threshold · first_frame_conditioning_p · validation_number_of_frames · validation_frame_rate · stg_scale · auto_scale_input · split_input_into_scenes · debug_dataset · with_audio · audio_normalize · audio_preserve_pitch · generate_audio_in_validation · validation
predefinição worst quality, incons...

Prompt negativo aplicado durante a validação.

rank predefinição 32

Rank de adaptação LoRA, trocando um maior consumo de memória por maior capacidade à medida que a definição aumenta.

validation_resolution predefinição high

Resolução usada durante a validação.

validation_aspect_ratio predefinição 1:1

Proporção usada durante a validação.

predefinição

Frase de ativação do estilo LoRA, inserida no início das legendas durante o treino.

predefinição 0.0002

Taxa de aprendizagem de otimização, equilibrando um possível aumento de velocidade do treino com o risco de sobreajuste quando é aumentada.

predefinição 89

Contagem de frames de cada amostra de treino. Dividir a contagem por 8 deve deixar resto 1; exemplos incluem 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97.

predefinição 25

Taxa de frames alvo do vídeo, medida em frames por segundo.

predefinição 30

Gatilho de divisão de cenas expresso como uma duração em segundos: apenas os vídeos superiores ao limite são divididos.

predefinição 0.5

Melhora o desempenho de imagem para vídeo aumentando a frequência com que o treino utiliza o condicionamento pelo primeiro frame; este valor define essa probabilidade.

predefinição 89

Contagem de frames de cada vídeo de validação.

predefinição 25

Taxa de frames alvo do vídeo de validação, medida em frames por segundo.

predefinição 1

Escala de orientação espaciotemporal (STG), com 1.0 recomendado e 0.0 a desativar o STG.

predefinição []

Lista de prompts de validação do treino, cujas entradas têm de incluir todas imagens ou não incluir nenhuma.

POST /run/ltx23-video-trainer?wait=20 cotação → 9,60 $
# 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/ltx23-video-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"

Executar este pedido

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Sobre LTX-2.3 22B Video Trainer

Treina um LoRA no modelo LTX-2.3 22B para estilos e efeitos personalizados a partir de um zip de vídeos ou imagens, idealmente com 10 ou mais ficheiros. `number_of_steps` varia de 100 a 6000 (predefinição 2000), `frame_rate` tem predefinição de 25 e `first_frame_conditioning_p` tem predefinição de 0.5. `with_audio` força ou desativa o treino de áudio e `generate_audio_in_validation` controla o áudio nas pré-visualizações.

Parâmetros

NomeTipo PredefiniçãoPermitido Descrição
training_data_urlobrigatório
Tipostring
URL de um arquivo ZIP de um conjunto de dados que contém exclusivamente imagens ou exclusivamente vídeos; conjuntos de dados multimédia mistos não são suportados. Procure incluir 10 ficheiros ou mais, de preferência uma coleção maior. As extensões aceites são .png, .jpg, .jpeg para imagens e .mp4, .mov, .avi, .mkv para vídeos. Podem acompanhar os ficheiros multimédia ficheiros de texto opcionais com legendas, sendo cada ficheiro de legendas nomeado de acordo com o ficheiro multimédia associado.
rankopcional
Tipoenum
Predefinição32
8163264128
Rank de adaptação LoRA, trocando um maior consumo de memória por maior capacidade à medida que a definição aumenta.
number_of_stepsopcional
Tipointeger
Predefinição2000
100 – 6000
Número total de passos de treino.
learning_rateopcional
Tiponumber
Predefinição0.0002
0,000001 – 1
Taxa de aprendizagem de otimização, equilibrando um possível aumento de velocidade do treino com o risco de sobreajuste quando é aumentada.
number_of_framesopcional
Tipointeger
Predefinição89
9 – 121
Contagem de frames de cada amostra de treino. Dividir a contagem por 8 deve deixar resto 1; exemplos incluem 1, 9, 17, 25, 33, 41, 49, 57, 65, 73, 81, 89, 97.
frame_rateopcional
Tipointeger
Predefinição25
8 – 60
Taxa de frames alvo do vídeo, medida em frames por segundo.
resolutionopcional
Tipoenum
Predefiniçãomedium
lowmediumhigh
Resolução de treino. Aumentar a resolução eleva os requisitos de memória.
aspect_ratioopcional
Tipoenum
Predefinição1:1
16:91:19:16
Proporção de treino.
trigger_phraseopcional
Tipostring
Predefinição
Frase de ativação do estilo LoRA, inserida no início das legendas durante o treino.
auto_scale_inputopcional
Tipoboolean
Predefiniçãofalse
Ajuste automático do vídeo para corresponder ao FPS e à contagem de frames pedidos quando ativado; os conjuntos de dados de imagens permanecem inalterados.
split_input_into_scenesopcional
Tipoboolean
Predefiniçãotrue
Divisão de cenas para vídeos que excedam um limite de duração, ativada quando true.
split_input_duration_thresholdopcional
Tiponumber
Predefinição30
1 – 60
Gatilho de divisão de cenas expresso como uma duração em segundos: apenas os vídeos superiores ao limite são divididos.
debug_datasetopcional
Tipoboolean
Predefiniçãofalse
Modo de inspeção do pré-processamento para verificar vídeos, imagens e legendas antes de uma execução completa do treino. Ativá-lo faz com que o treinador devolva o conjunto de dados de treino processado num arquivo transferível para revisão manual.
with_audioopcional
Tipoboolean | null
Escolha True para forçar o treino de áudio juntamente com o treino de vídeo ou False para excluir o áudio. Deixar a definição na predefinição None torna a escolha automática com base no facto de os vídeos fornecidos conterem áudio.
audio_normalizeopcional
Tipoboolean
Predefiniçãotrue
Normalização da amplitude de pico, recomendada para uniformizar os níveis de áudio em todo o conjunto de dados, aproximando os picos de um nível comum.
audio_preserve_pitchopcional
Tipoboolean
Predefiniçãotrue
Preservação do tom quando as durações do áudio e do vídeo diferem: ativada utiliza expansão ou compressão temporal; desativada utiliza corte ou preenchimento com silêncio.
first_frame_conditioning_popcional
Tiponumber
Predefinição0.5
0 – 1
Melhora o desempenho de imagem para vídeo aumentando a frequência com que o treino utiliza o condicionamento pelo primeiro frame; este valor define essa probabilidade.
validationopcional
Tipoobject[]
Predefinição[]
≤ 2 itens
Lista de prompts de validação do treino, cujas entradas têm de incluir todas imagens ou não incluir nenhuma.
validation[].promptobrigatório
Tipostring
Prompt usado durante a validação.
validation[].image_urlopcional
Tipourl · image
Imagem para validação de imagem para vídeo, permitida apenas se todas as outras entradas de validação também incluírem uma imagem.
validation_negative_promptopcional
Tipostring
Predefiniçãoworst quality, inconsistent motion, blurry, jittery, distorted
Prompt negativo aplicado durante a validação.
validation_number_of_framesopcional
Tipointeger
Predefinição89
9 – 121
Contagem de frames de cada vídeo de validação.
validation_frame_rateopcional
Tipointeger
Predefinição25
8 – 60
Taxa de frames alvo do vídeo de validação, medida em frames por segundo.
validation_resolutionopcional
Tipoenum
Predefiniçãohigh
lowmediumhigh
Resolução usada durante a validação.
validation_aspect_ratioopcional
Tipoenum
Predefinição1:1
16:91:19:16
Proporção usada durante a validação.
stg_scaleopcional
Tiponumber
Predefinição1
0 – 3
Escala de orientação espaciotemporal (STG), com 1.0 recomendado e 0.0 a desativar o STG.
generate_audio_in_validationopcional
Tipoboolean
Predefiniçãotrue
Controla se as amostras de validação incluem áudio gerado.
obrigatório

Resultado

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
  "object": "request",
  "model": "ltx23-video-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": 9600,
    "usd": "9.60",
    "charged": 9600,
    "refunded": 0
  },
  "input": {
    "training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
  },
  "output": {
    "video": {
      "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
    },
    "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"
  }
}
Os seus ficheiros, a sua escolhaCada outputs[].url é uma cópia no nosso armazenamento: guardada para sempre (paga por GB-mês) ou durante 7 dias gratuitamente, conforme a definição da sua conta ou ?storage=.
A mesma estrutura em todos os modelostype, url, content_type, width, height e duration, tanto para imagens como para vídeo e áudio. output é o próprio objeto de resultado do modelo.
Campos do resultado
video
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullURL de quaisquer vídeos de validação disponíveis.
lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}URL para pesos LoRA treinados no formato .safetensors.
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}Configuração da preparação do endpoint de inferência.
debug_dataset
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullArquivo de depuração descarregável devolvido apenas para entradas com `debug_dataset` ativado; contém o conjunto de dados de treino pré-processado, incluindo áudio e vídeo descodificados.

Para agentes de IA: esta página em Markdown está disponível em https://doitong.com/pt-PT/developers/models/ltx23-video-trainer.md. Todos os modelos e guias: https://doitong.com/developers/llms.txt