Ugrás a tartalomhoz

MiniMax H3 Image to Video Audio LoRA Trainer

Integráció

Modellazonosító minimax/h3/i2v/trainer
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://vit.doitong.com/api/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://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Ez a kérés: 20,00 $ 20 000 API-jóváírás Futtatás ezen az oldalon

API-kulcs beszerzése
MiniMax Tanítás 1–60 s #utility#editing

LoRA-tréner, amely videoklipekből tanítja meg az első képkockás, hanggal kísért kép-videó generálást

MiniMax · Fájl

Az első eredményed itt jelenik meg

Állíts össze egy kérést alább, majd futtasd az API-kulcsoddal. A kimeneteket a tárhelyünkre másoljuk, és örökre vagy 7 nap ideig ingyenesen őrizzük meg.

Kérés összeállítása

A vezérlők a modell sémájából jönnek létre. A kód és az ár a módosításokkal együtt frissül.

resolution alapértelmezett: medium

A tanítási felbontás. A felbontás növelése növeli a memóriaigényt.

aspect_ratio alapértelmezett: 16:9

A betanítás képarányát a MiniMax H3 API-n keresztül elérhető készletből válaszd ki.

•kötelező

ZIP URL-je, amely .mp4, .mov, .avi vagy .mkv formátumú betanító videókat tartalmaz; legalább 10 klip ajánlott, a nagyobb gyűjtemények pedig előnyösek. A képek nem lehetnek betanítási adatok: a csak képeket tartalmazó adatkészleteket és a betanító képeket videókkal vegyesen tartalmazó archívumokat a rendszer elutasítja, bár egyes végpontok a képeket kondicionáló oldalkocsi-adatként engedélyezik. Opcionális feliratfájlok kísérhetik a klipeket; minden szövegfájl a hozzá tartozó videó alapnevét használja.

alapértelmezett: 2000

A tanítási lépések teljes száma.

Speciális rank · trigger_phrase · learning_rate · number_of_frames · frame_rate · first_frame_conditioning_p · split_input_duration_threshold · auto_scale_input · split_input_into_scenes · debug_dataset · strict_dataset
rank alapértelmezett: 32

A LoRA-adaptáció rangja; a magasabb érték nagyobb kapacitást biztosít a memóriafelhasználás növekedése árán.

alapértelmezett:

A LoRA-stílus aktiválási kifejezése, amely a tanítás során a feliratok elejére kerül.

alapértelmezett: 0.0002

Az optimalizálás tanulási rátája; növelésekor a tanítás lehetséges gyorsulását a túltanulás kockázatával kell egyensúlyozni.

alapértelmezett: 73

Az egyes betanítási minták képkockaszáma; 17-tel osztva a maradék 5 kell legyen. Példák: 22, 39, 56, 73, 90, 107 és 124.

alapértelmezett: 24

A célvideó képkockasebessége, másodpercenkénti képkockában mérve.

alapértelmezett: 0.5

A képből történő videógenerálás teljesítményét javíthatja, ha növeli az első képkockával történő kondicionálás gyakoriságát a tanítás során; ez az érték ezt a valószínűséget állítja be.

alapértelmezett: 30

A jelenetfelosztás aktiválása másodpercben megadott időtartamként: csak a küszöbértéknél hosszabb videók kerülnek felosztásra.

POST /run/minimax/h3/i2v/trainer?wait=20 ár → 20,00 $
# Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
curl -X POST "https://vit.doitong.com/api/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://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20" \
  -H "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"

Kérés futtatása

A kulcsod ebben a böngészőben marad: csak a Doitong API-nak küldjük el, és csak akkor mentjük a localStorage-ba, ha bejelölöd az Emlékezz rám lehetőséget. API-kulcs igénylése

A(z) MiniMax H3 Image to Video Audio LoRA Trainer bemutatása

LoRA-t tanít a `training_data_url` alatti videoklipeket tartalmazó zip-fájlon, első képkockás kondicionálással, hogy egy állókép videóvá animálható legyen. Az adatkészlet csak videókat tartalmazhat. A beállítások között szerepel a 8–128 közötti `rank`, legfeljebb 15000 `number_of_steps`, a 22–124 közötti `number_of_frames`, a 8–60 közötti `frame_rate` és egy `trigger_phrase`. LoRA-súlyokat és konfigurációs fájlt ad vissza.

Paraméterek

NévTípus AlapértelmezettEngedélyezett Leírás
training_data_urlkötelező
Típusstring
ZIP URL-je, amely .mp4, .mov, .avi vagy .mkv formátumú betanító videókat tartalmaz; legalább 10 klip ajánlott, a nagyobb gyűjtemények pedig előnyösek. A képek nem lehetnek betanítási adatok: a csak képeket tartalmazó adatkészleteket és a betanító képeket videókkal vegyesen tartalmazó archívumokat a rendszer elutasítja, bár egyes végpontok a képeket kondicionáló oldalkocsi-adatként engedélyezik. Opcionális feliratfájlok kísérhetik a klipeket; minden szövegfájl a hozzá tartozó videó alapnevét használja.
ranknem kötelező
Típusenum
Alapértelmezett32
8163264128
A LoRA-adaptáció rangja; a magasabb érték nagyobb kapacitást biztosít a memóriafelhasználás növekedése árán.
number_of_stepsnem kötelező
Típusinteger
Alapértelmezett2000
1 – 15 000
A tanítási lépések teljes száma.
learning_ratenem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett0.0002
0,000001 – 1
Az optimalizálás tanulási rátája; növelésekor a tanítás lehetséges gyorsulását a túltanulás kockázatával kell egyensúlyozni.
number_of_framesnem kötelező
Típusinteger
Alapértelmezett73
22 – 124
Az egyes betanítási minták képkockaszáma; 17-tel osztva a maradék 5 kell legyen. Példák: 22, 39, 56, 73, 90, 107 és 124.
frame_ratenem kötelező
Típusinteger
Alapértelmezett24
8 – 60
A célvideó képkockasebessége, másodpercenkénti képkockában mérve.
resolutionnem kötelező
Típusenum
Alapértelmezettmedium
lowmediumhigh
A tanítási felbontás. A felbontás növelése növeli a memóriaigényt.
aspect_rationem kötelező
Típusenum
Alapértelmezett16:9
21:916:94:31:13:49:16
A betanítás képarányát a MiniMax H3 API-n keresztül elérhető készletből válaszd ki.
trigger_phrasenem kötelező
Típusstring
Alapértelmezett
A LoRA-stílus aktiválási kifejezése, amely a tanítás során a feliratok elejére kerül.
first_frame_conditioning_pnem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett0.5
0 – 1
A képből történő videógenerálás teljesítményét javíthatja, ha növeli az első képkockával történő kondicionálás gyakoriságát a tanítás során; ez az érték ezt a valószínűséget állítja be.
auto_scale_inputnem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezettfalse
A cél-fps és a képkockaszám automatikus videóméretezéssel történő egyeztetése; a true engedélyezi ezt a módosítást.
split_input_into_scenesnem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezetttrue
A küszöbértéknél hosszabb videók jelenetfelosztása, ha true.
split_input_duration_thresholdnem kötelező
Típusnumber
Alapértelmezett30
1 – 60
A jelenetfelosztás aktiválása másodpercben megadott időtartamként: csak a küszöbértéknél hosszabb videók kerülnek felosztásra.
debug_datasetnem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezettfalse
Előfeldolgozási ellenőrzési mód videók, képek és feliratok vizsgálatához teljes tanítási futás előtt. Engedélyezésekor a tanító visszaadja az előfeldolgozott tanítóadatkészletet manuális ellenőrzéshez letölthető archívumban.
strict_datasetnem kötelező
Típusboolean
Alapértelmezettfalse
A feldolgozás előkészítési problémáinak szigorú kezelése, amelyeket egyébként naplózna és a dokumentált tartalékmegoldásokkal rendezne a rendszer. Engedélyezve a rendszer elutasítja az üres promptot igénylő feliratokat, a hiányzó oldalkocsi-kulcsképkockákat és az olvashatatlan hangot tartalmazó videókat, ahelyett hogy rendre üres promptot, egy képkockát vagy csendet helyettesítene be.
kötelező

Kimenet

GET /requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t
{
  "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://vit.doitong.com/api/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
    "cancel": "https://vit.doitong.com/api/v1/requests/req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t/cancel"
  }
}
Az Ön fájljai, az Ön döntéseMinden outputs[].url a tárhelyünkön lévő másolat: örökre megőrizve (GB-hónaponként fizetve) vagy 7 nap ideig ingyenesen, a fiókbeállításod vagy a ?storage= alapján.
Azonos struktúra minden modellentype, url, content_type, width, height és duration képekhez, videókhoz és hanganyagokhoz egyaránt. Az output a modell saját eredményobjektuma.
A kimenet mezői
lora_file
object {url, content_type, file_name, file_size}A betanított LoRA-súlyok URL-je .safetensors formátumban.
config_file
object {url, content_type, file_name, file_size}A következtetési végpont beállításának konfigurációja.
debug_dataset
object {url, content_type, file_name, file_size} | nullCsak `debug_dataset` engedélyezésével küldött kérésekhez érhető el; ez a letölthető archívum a feldolgozás utáni betanítási adatokat tartalmazza.

További modellek: Tanítás

AI-ügynököknek: ez az oldal Markdown formátumban itt található: https://doitong.com/hu/developers/models/minimax/h3/i2v/trainer.md. Minden modell és útmutató: https://doitong.com/developers/llms.txt