MiniMax H3 Reference to Video LoRA Trainer
Entegre et
minimax/h3/ref2va/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/ref2va/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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://vit.doitong.com/api/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/minimax/h3/ref2va/trainer?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://vit.doitong.com/api/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/ref2va/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"])
# 1. Connect once (Claude Code; Cursor, VS Code, Claude Desktop: https://doitong.com/tr/developers/docs/mcp)
claude mcp add --transport http doitong-models https://vit.doitong.com/api/v1/mcp \
--header "Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY"
# 2. Your agent calls the "run" tool with:
{
"model_id": "minimax/h3/ref2va/trainer",
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
}
MiniMax H3 Reference to Video LoRA Trainer modelini (minimax/h3/ref2va/trainer) Doitong API üzerinden çağırın. Ajanlar için belgeler: https://doitong.com/tr/developers/models/minimax/h3/ref2va/trainer.md
POST https://vit.doitong.com/api/v1/run/minimax/h3/ref2va/trainer?wait=20
Authorization: Bearer $DOITONG_API_KEY
Content-Type: application/json
{
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}
Yanıt durumu "queued" veya "running" ise, durum "succeeded" olana kadar GET https://vit.doitong.com/api/v1/requests/REQUEST_ID?wait=20 ile yoklayın; dosyalar outputs[].url içindedir. Aynı gövdeyle POST https://vit.doitong.com/api/v1/quote/minimax/h3/ref2va/trainer, çalıştırmadan önce kesin fiyatı döndürür.
Bu istek: $30,00 30.000 API kredisi Bu sayfada çalıştır
Yeni API anahtarınız. Yalnızca şimdi gösterilir ve zaten aşağıdaki kodda ve API anahtarı alanında bulunur. Gizli tutun: tarayıcıda çalışan kodlara asla eklemeyin.
İlk sonucunuz burada görünecek
Aşağıda bir istek oluşturun ve API anahtarınızla çalıştırın. Çıktılar depolamamıza kopyalanır ve sonsuza kadar veya ücretsiz olarak 7 gün boyunca saklanır.
İstek oluştur
Kontroller model şemasından oluşturulur. Değerleri değiştirdikçe kod ve fiyat güncellenir.
/run/minimax/h3/ref2va/trainer?wait=20
fiyat → $30,00
# 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/ref2va/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 $DOITONG_API_KEY"
const API = "https://vit.doitong.com/api/v1";
const headers = {
"Authorization": "Bearer " + process.env.DOITONG_API_KEY,
"Content-Type": "application/json",
};
// Run the model; wait up to 20 s for the finished result in the same call
let res = await fetch(API + "/run/minimax/h3/ref2va/trainer?wait=20", {
method: "POST",
headers,
body: JSON.stringify({
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
}),
});
let request = await res.json();
if (!res.ok) throw new Error(request.error.code + ": " + request.error.message);
// Not finished yet: long-poll until it is
while (request.status === "queued" || request.status === "running") {
res = await fetch(API + "/requests/" + request.id + "?wait=20", { headers });
request = await res.json();
}
if (request.status !== "succeeded") throw new Error(JSON.stringify(request.error));
console.log(request.outputs.map((o) => o.url), request.cost.credits + " API credits ($" + request.cost.usd + ")");
import os
import requests
API = "https://vit.doitong.com/api/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/ref2va/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"])
{
"jsonrpc": "2.0",
"id": 1,
"method": "tools/call",
"params": {
"name": "run",
"arguments": {
"model_id": "minimax/h3/ref2va/trainer",
"input": {
"training_data_url": "https://example.com/your-file.zip"
},
"wait_seconds": 20
}
}
}
Bu isteği çalıştır
Anahtarınız bu tarayıcıda kalır: yalnızca Doitong API'ye gönderilir ve yalnızca Hatırla seçeneğini işaretlerseniz localStorage'a kaydedilir. API anahtarı al
MiniMax H3 Reference to Video LoRA Trainer hakkında
Referans girdilerinin video oluşturmayı yönlendirebilmesi için özne video kliplerinden oluşan bir zip dosyası üzerinde LoRA eğitir. `reference_conditioning_p`, eğitim sırasında referansların ne sıklıkla kullanılacağını belirler; `resume_from_lora_url` ise daha önce eğitilmiş bir LoRA'dan devam eder. Ayrıca `rank`, `number_of_steps`, `number_of_frames`, `frame_rate` ve `aspect_ratio` yapılandırılabilir. Ağırlıkları ve bir yapılandırma dosyasını döndürür.
Parametreler
training_data_urlgerekli
rankisteğe bağlı
number_of_stepsisteğe bağlı
learning_rateisteğe bağlı
number_of_framesisteğe bağlı
frame_rateisteğe bağlı
resolutionisteğe bağlı
aspect_ratioisteğe bağlı
trigger_phraseisteğe bağlı
reference_conditioning_pisteğe bağlı
resume_from_lora_urlisteğe bağlı
auto_scale_inputisteğe bağlı
split_input_into_scenesisteğe bağlı
split_input_duration_thresholdisteğe bağlı
debug_datasetisteğe bağlı
strict_datasetisteğe bağlı
Çıktı
{
"id": "req_8k2m4q7x1z9c3v5b6n0p2r4t",
"object": "request",
"model": "minimax/h3/ref2va/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": 30000,
"usd": "30.00",
"charged": 30000,
"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"
}
}
Çıktı alanları
- lora_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}.safetensors biçimindeki eğitilmiş LoRA ağırlıkları için URL.
- config_file
- object {url, content_type, file_name, file_size}Çıkarım uç noktası kurulumu için yapılandırma.
- debug_dataset
- object {url, content_type, file_name, file_size} | nullYalnızca `debug_dataset` etkinleştirilmiş isteklerde kullanılabilir; bu indirilebilir arşiv, ön işleme sonrasındaki eğitim verilerini içerir.
Diğer MiniMax H3 varyantları
Daha fazla model: Eğitim
AI aracıları için: bu sayfanın Markdown biçimi şurada: https://doitong.com/tr/developers/models/minimax/h3/ref2va/trainer.md. Tüm modeller ve kılavuzlar: https://doitong.com/developers/llms.txt