Topaz API
Topaz API auf WaveSpeedAI – Bildverbesserungsmodelle von Topaz Labs als REST-Endpunkte: Sharpen gegen Objektiv- und Bewegungsunschärfe, Denoise gegen Korn und High-ISO-Rauschen, Restore gegen Staub und Kratzer auf alten Fotos und Lighting für Belichtung, Weißabgleich und Farbe.
Senden Sie ein JPEG oder PNG und erhalten Sie ein verbessertes Bild zurück: weiche oder unscharfe Aufnahmen schärfen, verrauschte Low-Light-Fotos bereinigen, Staub und Kratzer von gescannten Abzügen entfernen oder Belichtung und Farbtemperatur korrigieren. Jeder Endpunkt nimmt das Bild, eine Modellauswahl und ein Ausgabeformat entgegen – im selben REST-Prediction-Ablauf wie jedes andere Modell auf WaveSpeedAI.
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Überblick
Über Topaz API
Was Topaz leistet, wie es in die Modellpalette von Topaz Labs passt und warum Teams darauf zurückgreifen.
Topaz ist ein Modell von Topaz Labs für KI-Hochskalierung, verfügbar über die WaveSpeedAI-REST-API. Topaz API auf WaveSpeedAI – Bildverbesserungsmodelle von Topaz Labs als REST-Endpunkte: Sharpen gegen Objektiv- und Bewegungsunschärfe, Denoise gegen Korn und High-ISO-Rauschen, Restore gegen Staub und Kratzer auf alten Fotos und Lighting für Belichtung, Weißabgleich und Farbe.
Senden Sie ein JPEG oder PNG und erhalten Sie ein verbessertes Bild zurück: weiche oder unscharfe Aufnahmen schärfen, verrauschte Low-Light-Fotos bereinigen, Staub und Kratzer von gescannten Abzügen entfernen oder Belichtung und Farbtemperatur korrigieren. Jeder Endpunkt nimmt das Bild, eine Modellauswahl und ein Ausgabeformat entgegen – im selben REST-Prediction-Ablauf wie jedes andere Modell auf WaveSpeedAI.
Die Familie Topaz auf WaveSpeedAI umfasst 17 REST-Endpunkte für die Workflows Video-Tools, Upscale-Video, Upscale-Image, Image-Tools. Jede Variante hat eigene Preise, Parameter und Beispielausgaben – wählen Sie die, die zu Ihrer Eingabemodalität und Ihren Produktionsanforderungen passt, oder rufen Sie mit demselben API-Schlüssel mehrere auf, um mehrstufige Pipelines zu bauen.
Nutzen Sie Topaz mit demselben API-Schlüssel, demselben Abrechnungskonto und denselben Rate Limits wie die über 1.000 weiteren KI-Modelle auf WaveSpeedAI. Keine separate Einrichtung bei Anbietern, keine SDKs pro Anbieter, keine Rate Limits pro Anbieter – eine Integration deckt alles ab, von Text-zu-Bild und Text-zu-Video über Audiosynthese, 3D-Generierung und Hochskalierung bis zur Bearbeitung.
Spezifikationen
Funktionen und Release-Status von Topaz API
Die modellspezifischen Details, nach denen Entwickler vor der Wahl einer API suchen: Verfügbarkeit, erwartete Ausgabelänge, Referenzunterstützung und die aktuelle aktive Alternative.
Endpunkte
Sharpen, Denoise, Restore, Lighting
Vier Bild-Endpunkte unter topaz/image/, jeder auf eine Art von Korrektur ausgerichtet, sodass eine Pipeline nur die Schritte ausführen kann, die ein Bild braucht.
Eingabe
JPEG oder PNG
Jeder Endpunkt nimmt ein einzelnes Bild als URL oder Upload entgegen – ein Prompt ist nicht nötig.
Modellauswahl
Pro Endpunkt
Ein model-Parameter wählt die Variante: Schärfungsstile für Objektivunschärfe, Bewegungsunschärfe, Refokussierung, Porträts und Tierfotografie; Rauschreduzierung in Normal, Strong oder Extreme; Beleuchtungsanpassung, Weißabgleich oder Colorize.
Ausgabeformate
JPEG, PNG
JPEG ist der Standard; setzen Sie output_format auf png für ein verlustfreies Ergebnis.
Endpunkte
Alle Topaz-API-Endpunkte
17 Topaz-Endpunkte jetzt auf WaveSpeedAI verfügbar – wählen Sie die Variante, die zu Ihrem Workflow passt.
Video Deblur
Topaz Video Motion Deblur removes motion blur from fast-moving footage with Topaz Themis. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Video Hdr
Topaz Video SDR to HDR converts SDR video to 10-bit HDR with Topaz Hyperion. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Video Frame Interpolation
Topaz Video Frame Interpolation raises frame rates and creates smooth slow motion with Topaz Apollo, Chronos and Aion. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Video Denoise
Topaz Video Denoise removes noise and grain from video while keeping natural texture. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Video Upscale Creative
Topaz Video Upscale Creative creatively upscales AI-generated video with Topaz Astra, inventing new detail. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Video Upscale Generative
Topaz Video Upscale Generative restores and upscales real and AI-generated video with Topaz Starlight diffusion models. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Video Upscale
Topaz Video Upscale upscales and enhances video up to 4K with Topaz's precision Proteus, Artemis, Gaia, Theia, Iris and Dione models. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Image Transparent Upscale
Topaz Transparent Image Upscale upscales transparent PNG images while keeping the alpha channel intact. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Image Upscale Creative
Topaz Image Upscale Creative creatively upscales AI-generated images with Topaz Bloom, adding new detail. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Image Upscale Generative
Topaz Image Upscale Generative upscales and repairs images with Topaz's generative Wonder, Recover and Redefine models. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Image Upscale
Topaz Image Upscale enlarges photos to 2K, 4K or 8K with precise, non-generative Topaz upscaling models. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Image Denoise Generative
Topaz Image Denoise Max removes heavy noise and recovers lost detail with the generative Denoise Max model. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Image Sharpen Generative
Topaz Image Sharpen Generative rebuilds detail in severely blurred images with generative Super Focus models. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Image Sharpen
Topaz Image Sharpen sharpens soft, out-of-focus and motion-blurred photos while keeping them natural. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Image Restore
Topaz Image Restore cleans dust, scratches and blemishes from scans and old photos. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Image Lighting
Topaz Image Lighting fixes exposure and white balance, colorizes black-and-white photos and converts to HDR. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Image Denoise
Topaz Image Denoise removes grain and high-ISO noise while preserving detail and texture. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
Beispiele
Topaz in Aktion
Echte Ausgaben der Topaz-API. Fahren Sie über ein Video für eine Vorschau und klicken Sie, um den Viewer in voller Größe zu öffnen.
Anleitung
So verwenden Sie die Topaz-API
Vier Schritte von der Registrierung bis zur fertigen Generierung. Vollständige Beispiele in Python, Node.js und cURL finden Sie unten im Abschnitt „API“.
- 01
API-Schlüssel holen
Registrieren Sie ein WaveSpeedAI-Konto und kopieren Sie Ihren API-Schlüssel aus dem Dashboard. Neue Konten erhalten kostenlose Start-Credits – genug, um den Playground einige Dutzend Mal zu nutzen, bevor die Abrechnung beginnt.
- 02
Prediction senden
Senden Sie Ihre Eingabe als JSON per POST an https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen. Der Endpunkt gibt sofort eine Prediction-ID zurück – Generierungen laufen asynchron, sodass Sie während der Inferenz keine Verbindung offen halten.
- 03
Auf Abschluss prüfen
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Geben Sie bei „completed“ die Ausgaben zurück; brechen Sie bei „failed“, „cancelled“, „timeout“ oder „deleted“ mit einem Fehler ab; fragen Sie bei allen anderen Status weiter ab.
- 04
Ausgabe-URL lesen
Sobald der Status „completed“ ist, lesen Sie die URL aus data.outputs[0]. Die URL verweist auf Ihre generierten Medien im WaveSpeedAI-CDN – Bild, Video, Audio oder 3D-Datei, je nach aufgerufener Variante von Topaz.
Anwendungsfälle
Was Sie mit Topaz bauen können
Gängige Workflows, für die Entwickler und Kreative die Topaz-API nutzen.
Objektiv- und Bewegungsunschärfe beheben
topaz/image/sharpen bringt knackige Details in weichen oder unscharfen Fotos zurück – mit Varianten für Objektivunschärfe, Bewegungsunschärfe, Refokussierung und natürlich wirkende Schärfe.
Porträts und Tierfotografie
Der Sharpen-Endpunkt bietet Varianten für Porträts und für Tierfotografie, damit Gesichter, Fell und Federn Details erhalten, ohne Halos.
Low-Light- und High-ISO-Aufnahmen bereinigen
topaz/image/denoise entfernt Korn und High-ISO-Rauschen und erhält dabei die Details – mit den Stärken Normal, Strong und Extreme für leicht bis stark beeinträchtigte Bilder.
Alte und gescannte Fotos restaurieren
topaz/image/restore entfernt Staub, Kratzer und Schäden von Vintage-Abzügen und Filmscans – für Familienarchive und Digitalisierungsprojekte.
Belichtung, Weißabgleich und Farbe korrigieren
topaz/image/lighting gleicht bei schlechtem Licht aufgenommene Bilder aus, korrigiert die Farbtemperatur und kann Schwarzweißfotos natürliche Farben verleihen.
Stapelbereinigung für Kataloge und Nutzer-Uploads
Schicken Sie Marktplatz-Angebote, Immobilienfotos oder von Nutzern eingereichte Bilder in einer automatisierten Pipeline durch die Endpunkte, die sie brauchen – ohne Desktop-Software und ohne manuelle Bearbeitung.
Tipps
Tipps zum Prompting von Topaz
Praktische Ratschläge für bessere Ausgaben von Topaz – abgeleitet aus Mustern, die bei Upscaling-Modellen in Produktions-Pipelines funktionieren.
- 01
Erst entrauschen, dann schärfen
Ist ein Foto sowohl verrauscht als auch weich, führen Sie zuerst Denoise und danach Sharpen aus. Schärfen verstärkt in einem verrauschten Bild das Korn zusammen mit den Details.
- 02
Sharpen-Variante zur Unschärfe passend wählen
Nutzen Sie die Varianten für Objektivunschärfe oder Refokussierung bei unscharfen Aufnahmen, die Variante für Bewegungsunschärfe bei Kameraverwacklung oder bewegten Motiven und die Porträt- oder Tier-Varianten, wenn Gesichter oder Tiere im Mittelpunkt stehen.
- 03
Mit der sanftesten Stärke beginnen
Probieren Sie zuerst die Rauschreduzierung Normal und wechseln Sie erst zu Strong oder Extreme, wenn noch Korn sichtbar ist; stärkere Einstellungen glätten feine Texturen.
- 04
PNG für mehrstufige Pipelines beibehalten
Setzen Sie output_format auf png, wenn das Ergebnis in einen weiteren Schritt wie ein Upscaling oder eine zweite Korrektur geht, damit nicht jeder Durchgang zusätzliche JPEG-Kompression hinzufügt.
Preise
Topaz-API-Preise
Die Abrechnung erfolgt pro Ausgabe. Der Endpreis richtet sich nach den Parametern, die Sie im Playground jeder Variante setzen (Auflösung, Dauer, Anzahl der Ausgaben, Referenzen).
| Endpunkt | Typ | Startpreis |
|---|---|---|
| topaz/ | video-tools | $0.10 |
| topaz/ | video-tools | $0.10 |
| topaz/ | video-tools | $0.10 |
| topaz/ | video-tools | $0.10 |
| topaz/ | upscale-video | $0.10 |
| topaz/ | upscale-video | $0.10 |
| topaz/ | upscale-video | $0.10 |
| topaz/ | upscale-image | $0.10 |
| topaz/ | upscale-image | $0.10 |
| topaz/ | upscale-image | $0.10 |
| topaz/ | upscale-image | $0.10 |
| topaz/ | image-tools | $0.10 |
| topaz/ | image-tools | $0.10 |
| topaz/ | image-tools | $0.10 |
| topaz/ | image-tools | $0.10 |
| topaz/ | image-tools | $0.10 |
| topaz/ | image-tools | $0.10 |
API
Die Topaz-API aufrufen
Holen Sie sich unter wavespeed.ai/accesskey einen API-Schlüssel und senden Sie dann eine Prediction per REST. Der Playground erzeugt einfügefertige Beispiele für jede Kombination von Eingaben.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
"model": "Standard",
"output_format": "jpeg"
}')
TASK=$(printf '%s' "$SUBMIT_RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
PREDICTION_ID=$(printf '%s' "$TASK" | jq -r '.id')
if [ -z "$PREDICTION_ID" ] || [ "$PREDICTION_ID" = "null" ]; then
printf 'Submission response did not contain a prediction id
' >&2
exit 1
fi
RESULT_URL="https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/$PREDICTION_ID/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while true; do
RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body "$RESULT_URL" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY")
RESULT=$(printf '%s' "$RESPONSE" | jq 'if has("data") then .data else . end')
STATUS=$(printf '%s' "$RESULT" | jq -r '.status')
case "$STATUS" in
completed) printf '%s\n' "$RESULT" | jq '.outputs'; break ;;
failed|cancelled|timeout|deleted) printf '%s\n' "$RESULT" | jq . >&2; exit 1 ;;
*) sleep 2 ;;
esac
doneconst submitUrl = "https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen";
const apiKey = process.env.WAVESPEED_API_KEY;
if (!apiKey) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
async function requestJson(url, options = {}) {
const response = await fetch(url, options);
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
return response.json();
}
// 1. Submit the prediction.
const body = await requestJson(submitUrl, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
"model": "Standard",
"output_format": "jpeg"
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${task.id}/result`;
// 2. Poll until the prediction finishes.
while (true) {
const resultBody = await requestJson(resultUrl, {
headers: { "Authorization": `Bearer ${apiKey}` },
});
const result = resultBody.data ?? resultBody;
if (result.status === "completed") {
console.log(result.outputs);
break;
}
if (["failed", "cancelled", "timeout", "deleted"].includes(result.status)) throw new Error(JSON.stringify(result));
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 2000));
}import json
import os
import time
from urllib.request import Request, urlopen
api_key = os.environ["WAVESPEED_API_KEY"]
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}", "Content-Type": "application/json"}
payload = {
"image": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-images/painted-hand-298-332.jpg",
"model": "Standard",
"output_format": "jpeg"
}
def request_json(url, data=None):
request = Request(url, data=data, headers=headers, method="POST" if data else "GET")
with urlopen(request) as response:
return json.load(response)
# 1. Submit the prediction.
body = request_json("https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen", json.dumps(payload).encode())
task = body.get("data", body)
result_url = f"https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{task['id']}/result"
# 2. Poll until the prediction finishes.
while True:
result_body = request_json(result_url)
result = result_body.get("data", result_body)
status = result.get("status")
if status == "completed":
print(result.get("outputs", []))
break
if status in {"failed", "cancelled", "timeout", "deleted"}:
raise RuntimeError(result)
time.sleep(2)Vergleich
Topaz im Vergleich zu Alternativen
Wann Sie Topaz ähnlichen Modellen auf WaveSpeedAI vorziehen sollten.
Topaz vs. Topaz Photo AI (desktop)
Topaz Photo AI ist eine Desktop-App, die auf Ihrem eigenen Computer läuft. Die Topaz-API-Endpunkte laufen in der Cloud und werden per REST aufgerufen – passend für Server, Batch-Jobs und Apps, die Bilder für ihre eigenen Nutzer verarbeiten.
Topaz vs. Image Upscaler Collection
Die Image-Upscaler-Sammlung dient der Erhöhung der Auflösung. Die Topaz-Endpunkte beheben das Bild selbst: Unschärfe, Rauschen, Schäden und Beleuchtung – und laufen oft vor oder zusammen mit einem Upscaling.
Topaz vs. Self-hosted open-source models
Open-Source-Modelle für Entrauschen und Restaurierung brauchen eigene GPUs und Wartung. Die Topaz-Endpunkte sind gehostet, werden pro Bild abgerechnet und teilen sich einen API-Schlüssel und ein Abrechnungskonto mit allen anderen Modellen auf WaveSpeedAI.
FAQ
Topaz API — Häufig gestellte Fragen
Preise, Lizenz, Integration – häufige Fragen zur Nutzung von Topaz auf WaveSpeedAI.
Welche Topaz-Modelle gibt es auf WaveSpeedAI?
Die Topaz-Bild-Endpunkte für Sharpen, Denoise, Restore und Lighting sind live. Jeder verfügbare Topaz-Endpunkt ist in der Tabelle auf dieser Seite mit seinem aktuellen Preis aufgeführt.
Brauche ich einen Prompt?
Nein. Senden Sie das Bild, wählen Sie eine Modellvariante, falls Sie etwas anderes als den Standard möchten, und wählen Sie JPEG- oder PNG-Ausgabe.
Wie werden die Topaz-Endpunkte abgerechnet?
Pro Bild, zu dem Preis, der auf jeder Modellseite und in der Preistabelle oben steht. WaveSpeedAI funktioniert nach dem Pay-as-you-go-Prinzip: kein Abonnement, und Guthaben verfällt nie.
Was ist die Topaz-API?
Topaz ist ein Topaz Labs-Modell für upscaler, das auf WaveSpeedAI als REST-API bereitgestellt wird. Topaz API auf WaveSpeedAI – Bildverbesserungsmodelle von Topaz Labs als REST-Endpunkte: Sharpen gegen Objektiv- und Bewegungsunschärfe, Denoise gegen Korn und High-ISO-Rauschen, Restore gegen Staub und Kratzer auf alten Fotos und Lighting für Belichtung, Weißabgleich und Farbe. Sie können es programmatisch aufrufen oder im oben verlinkten Playground ausprobieren.
Wie rufe ich die Topaz-API auf?
Registrieren Sie ein WaveSpeedAI-Konto, kopieren Sie Ihren API-Schlüssel von /accesskey und senden Sie dann per POST an https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen Ihre Eingabe als JSON. Der Endpunkt gibt eine Prediction-ID zurück. Fragen Sie den Ergebnis-Endpunkt etwa alle 2 Sekunden ab, verlängern Sie das Intervall bei lang laufenden Aufgaben und hören Sie bei jedem Endstatus auf. Produktionsnahe Beispiele in Python / Node.js / cURL finden Sie oben.
Was kostet die Topaz-API?
Topaz beginnt bei $0.10. Die genauen Kosten richten sich nach den Parametern, die Sie setzen (Auflösung, Dauer, Anzahl der Ausgaben, Referenzen). Die Live-Kostenvorschau neben der Schaltfläche „Generieren“ im Playground zeigt den genauen Preis für Ihre aktuelle Eingabe.
Welche Varianten von Topaz sind verfügbar?
WaveSpeedAI stellt 17 aktive Topaz-Endpunkte bereit: topaz/video/deblur, topaz/video/hdr, topaz/video/frame-interpolation, topaz/video/denoise, topaz/video/upscale-creative, topaz/video/upscale-generative, topaz/video/upscale, topaz/image/transparent-upscale und weitere. Jede Variante hat eine eigene Playground-Seite und eigene Preise.
Kann ich die Ausgaben von Topaz kommerziell nutzen?
Die kommerziellen Nutzungsrechte richten sich nach der Modelllizenz von Topaz Labs. Die meisten Modelle von Topaz Labs erlauben die kommerzielle Nutzung der Ausgaben; die konkrete Lizenzzusammenfassung finden Sie auf der Playground-Seite des jeweiligen Modells, die Bedingungen auf Plattformebene in den Nutzungsbedingungen von WaveSpeedAI.
Warum Topaz auf WaveSpeedAI nutzen statt direkt?
Ein API-Schlüssel und ein Abrechnungskonto für Topaz UND über 1.000 weitere KI-Modelle anderer Anbieter. Keine SDK-Einrichtung pro Anbieter, keine separaten Rate Limits, kein Neuschreiben von Integrationscode pro Anbieter. Die Preise liegen in der Regel auf dem Niveau der direkten API von Topaz Labs oder darunter.
Anbieter
Über Topaz Labs
Das Team hinter Topaz und der übrigen Modellpalette von Topaz Labs auf WaveSpeedAI.
Topaz Labs entwickelt KI-Software zur Bild- und Videoverbesserung, die von Fotografen, Filmemachern und Studios genutzt wird und für Gigapixel, Photo AI und Video AI bekannt ist. Die Modelle konzentrieren sich darauf, echte Details wiederherzustellen: Schärfen, Rauschreduzierung, Restaurierung und Beleuchtungskorrektur. Auf WaveSpeedAI sind die Topaz-Modelle als REST-Endpunkte mit einem API-Schlüssel und Pay-as-you-go-Abrechnung verfügbar.
Starten Sie mit Topaz auf WaveSpeedAI
Kostenlose Start-Credits bei der Registrierung. Ein API-Schlüssel für über 1.000 KI-Modelle von Topaz Labs und allen anderen Anbietern.
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