Topaz API
WaveSpeedAI の Topaz API は、Topaz Labs の画像補正モデルを REST エンドポイントとして提供します。Sharpen はレンズぶれや動きぶれ、Denoise は粒状感や高 ISO ノイズ、Restore は古い写真のホコリや傷、Lighting は露出・ホワイトバランス・色の補正に対応します。
JPEG または PNG を送るだけで、補正済みの画像が返ります。ピントの甘い写真をシャープにしたり、暗所で撮ったノイズの多い写真をきれいにしたり、スキャンしたプリントのホコリや傷を除去したり、露出や色温度を整えたりできます。各エンドポイントは画像、モデルの選択、出力形式を受け取り、WaveSpeedAI の他のモデルと同じ REST の予測フローで利用できます。
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概要
Topaz APIについて
Topazでできること、Topaz Labsのモデルラインナップにおける位置づけ、そして多くのチームに選ばれる理由。
TopazはTopaz LabsのAI高画質化モデルで、WaveSpeedAIのREST APIから利用できます。WaveSpeedAI の Topaz API は、Topaz Labs の画像補正モデルを REST エンドポイントとして提供します。Sharpen はレンズぶれや動きぶれ、Denoise は粒状感や高 ISO ノイズ、Restore は古い写真のホコリや傷、Lighting は露出・ホワイトバランス・色の補正に対応します。
JPEG または PNG を送るだけで、補正済みの画像が返ります。ピントの甘い写真をシャープにしたり、暗所で撮ったノイズの多い写真をきれいにしたり、スキャンしたプリントのホコリや傷を除去したり、露出や色温度を整えたりできます。各エンドポイントは画像、モデルの選択、出力形式を受け取り、WaveSpeedAI の他のモデルと同じ REST の予測フローで利用できます。
WaveSpeedAIのTopazファミリーには、Video-Tools, Upscale-Video, Upscale-Image, Image-Toolsのワークフローをカバーする17個のRESTエンドポイントがあります。各バリアントには、それぞれ独自の料金、パラメーター、作例があります。入力の種類と本番環境の制約に合うものを選ぶか、同じAPIキーで複数を呼び出して、多段階のパイプラインを組み立ててください。
WaveSpeedAIの他の1,000以上のAIモデルと同じAPIキー、請求アカウント、レート制限の枠組みでTopazを実行できます。ベンダーごとの設定も、プロバイダーごとのSDKも、ベンダーごとのレート制限も不要です。1つの連携で、テキストから画像、テキストから動画から、音声合成、3D生成、高画質化、編集まで、すべてカバーできます。
仕様
Topaz APIの機能とリリース状況
APIを選ぶ前に開発者が調べる、モデル固有の詳細情報:提供状況、想定される出力の長さ、参照入力への対応、そして現在利用できる代替エンドポイント。
エンドポイント
Sharpen, Denoise, Restore, Lighting
topaz/image/ 配下の 4 つの画像エンドポイントは、それぞれ 1 種類の補正に特化しています。パイプラインでは、画像に必要なステップだけを実行できます。
入力
JPEG または PNG
どのエンドポイントも、URL またはアップロードで 1 枚の画像を受け取ります。プロンプトを書く必要はありません。
モデルの選択
エンドポイントごと
model パラメーターでバリエーションを選びます。レンズぶれ、動きぶれ、リフォーカス、ポートレート、野生動物向けのシャープ化スタイル、Normal・Strong・Extreme のノイズ低減、ライティング調整、ホワイトバランス、カラー化から選択できます。
出力形式
JPEG, PNG
デフォルトは JPEG です。劣化のない結果が必要な場合は、output_format を png に設定してください。
エンドポイント
TopazのAPIエンドポイント一覧
WaveSpeedAIで現在利用可能なTopazのエンドポイントは17個です。ワークフローに合ったバリアントを選んでください。
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.
作例
Topazの実力を見る
Topaz APIで実際に生成された出力です。動画にカーソルを合わせるとプレビュー、クリックすると原寸のビューアで開きます。
使い方
Topaz APIの使い方
登録から生成完了まで4ステップ。Python、Node.js、cURLの完全なサンプルは、下のAPIセクションにあります。
- 01
APIキーを取得
WaveSpeedAIのアカウントに登録し、ダッシュボードからAPIキーをコピーします。新規アカウントには無料のスタータークレジットが付くので、課金が始まる前にプレイグラウンドを数十回実行できます。
- 02
予測を送信
入力をJSONとしてhttps://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpenにPOSTします。エンドポイントはすぐに予測IDを返します。生成は非同期なので、推論中に接続を開いたままにする必要はありません。
- 03
完了までポーリング
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/resultにGETします。completedなら出力を返し、failed、cancelled、timeout、deletedならエラーで停止し、それ以外のステータスの間はポーリングを続けます。
- 04
出力URLを読み取る
ステータスが"completed"になったら、data.outputs[0]からURLを読み取ります。URLは、WaveSpeedAIのCDN上にある生成されたメディアを指します。呼び出したTopazのバリアントに応じて、画像、動画、音声、3Dファイルのいずれかです。
活用例
Topazで作れるもの
開発者やクリエイターがTopaz APIでよく使うワークフロー。
レンズぶれ・動きぶれを補正
topaz/image/sharpen は、ピントが甘い写真や被写体ぶれのある写真に鮮明なディテールを取り戻します。レンズぶれ、動きぶれ、リフォーカス、自然なシャープネス向けのバリエーションがあります。
ポートレートと野生動物
sharpen エンドポイントにはポートレート向けと野生動物向けのバリエーションがあり、顔・毛・羽根に、ハロー(輪郭の縁取り)を出さずにディテールを加えます。
暗所撮影・高 ISO 写真のクリーンアップ
topaz/image/denoise は、ディテールを保ちながら粒状感と高 ISO ノイズを除去します。Normal、Strong、Extreme の強度から、軽度から重度まで劣化した画像に合わせて選べます。
古い写真・スキャン写真の修復
topaz/image/restore は、ヴィンテージプリントやフィルムスキャンからホコリ・傷・損傷を取り除きます。家族のアーカイブやデジタル化プロジェクトに役立ちます。
露出・ホワイトバランス・色の補正
topaz/image/lighting は、光量の乏しい環境で撮影した画像のバランスを整え、色温度を補正し、白黒写真に自然な色を付けることもできます。
カタログやユーザー投稿画像の一括クリーンアップ
マーケットプレイスの商品画像、不動産写真、ユーザーが投稿した画像を、必要なエンドポイントに自動パイプラインで通せます。デスクトップソフトも手作業の編集も不要です。
コツ
Topazのプロンプトのコツ
Topazからより良い出力を得るための実践的なアドバイス。本番のパイプラインで高画質化モデル全般に通用するパターンに基づいています。
- 01
シャープ化の前にノイズを除去する
写真にノイズがあり、かつピントも甘い場合は、先に Denoise、次に Sharpen を実行してください。ノイズの多い画像をシャープにすると、ディテールと一緒に粒状感も強調されます。
- 02
ぶれの種類に合わせて sharpen のバリエーションを選ぶ
ピントが外れた写真にはレンズぶれまたはリフォーカスのバリエーション、手ぶれや動く被写体には動きぶれのバリエーション、顔や動物が主役ならポートレートまたは野生動物のバリエーションを使います。
- 03
まずは最も弱い強度から
まず Normal のノイズ低減を試し、粒状感がまだ目立つ場合にだけ Strong や Extreme に切り替えてください。強い設定ほど細かなテクスチャーも滑らかになります。
- 04
複数ステップのパイプラインでは PNG を使う
結果をアップスケールや 2 回目の補正など次のステップに渡す場合は、output_format を png に設定すると、各工程で JPEG 圧縮が重ならずに済みます。
料金
Topaz APIの料金
料金は出力ごとです。最終的な請求額は、各バリアントのプレイグラウンドで設定するパラメーター(解像度、長さ、出力数、参照入力)に応じて変わります。
| エンドポイント | タイプ | 最低料金 |
|---|---|---|
| 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 | $0.10 |
API
Topaz APIを呼び出す
wavespeed.ai/accesskeyでAPIキーに登録し、RESTで予測を送信します。プレイグラウンドでは、入力の組み合わせに応じて、そのまま貼り付けられるサンプルが生成されます。
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)比較
Topazと他モデルの比較
WaveSpeedAI上の類似モデルではなくTopazを選ぶべきケース。
Topaz vs Topaz Photo AI (desktop)
Topaz Photo AI は自分のコンピューター上で動くデスクトップアプリです。Topaz API のエンドポイントはクラウドで動作し、REST で呼び出します。サーバー、バッチ処理、自社ユーザーの画像を処理するアプリに適しています。
Topaz vs Image Upscaler Collection
Image Upscaler コレクションは解像度を上げるためのものです。Topaz のエンドポイントは画像そのものを補正します。ぶれ、ノイズ、損傷、ライティングを修正し、アップスケールの前後や併用で使われることも多くあります。
Topaz vs Self-hosted open-source models
オープンソースのノイズ除去・修復モデルは、自前の GPU と保守が必要です。Topaz のエンドポイントはホスティング済みで、画像単位の課金です。WaveSpeedAI の他のすべてのモデルと同じ 1 つの API キーと請求アカウントで利用できます。
FAQ
Topaz API — よくある質問
料金、ライセンス、連携など、WaveSpeedAIでTopazを実行する際のよくある質問。
WaveSpeedAI ではどの Topaz モデルが使えますか?
Sharpen、Denoise、Restore、Lighting の Topaz 画像エンドポイントが公開されています。公開中の Topaz エンドポイントはすべて、このページの表に現在の価格とともに掲載されています。
プロンプトは必要ですか?
いいえ。画像を送り、デフォルト以外を使いたい場合はモデルのバリエーションを選び、出力を JPEG か PNG から選ぶだけです。
Topaz エンドポイントの料金体系は?
画像 1 枚あたりの料金で、各モデルページと上の料金表に表示されている価格です。WaveSpeedAI は従量課金制で、サブスクリプションは不要、クレジットに有効期限はありません。
Topaz APIとは何ですか?
Topazは、Topaz Labsのupscalerモデルで、WaveSpeedAI上でREST APIとして提供されています。WaveSpeedAI の Topaz API は、Topaz Labs の画像補正モデルを REST エンドポイントとして提供します。Sharpen はレンズぶれや動きぶれ、Denoise は粒状感や高 ISO ノイズ、Restore は古い写真のホコリや傷、Lighting は露出・ホワイトバランス・色の補正に対応します。プログラムから呼び出すことも、上にリンクされたプレイグラウンドで試すこともできます。
Topaz APIはどう呼び出しますか?
WaveSpeedAIのアカウントに登録し、/accesskeyからAPIキーをコピーして、入力をJSONとしてhttps://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpenにPOSTします。エンドポイントは予測IDを返します。結果のエンドポイントを約2秒ごとにポーリングし、長時間かかるタスクでは間隔を広げ、終端ステータスになったら停止してください。本番運用向けのPython / Node.js / cURLのサンプルは上にあります。
Topaz APIの料金はいくらですか?
Topazは$0.10からです。実際の料金は、設定するパラメーター(解像度、長さ、出力数、参照入力)に応じて変わります。プレイグラウンドの「生成」ボタンの横に表示されるリアルタイムの料金プレビューで、現在の入力での正確な料金を確認できます。
Topazにはどのバリアントがありますか?
WaveSpeedAIでは、17個のTopazエンドポイントが利用可能です: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ほか。各バリアントには、専用のプレイグラウンドページと料金があります。
Topazの出力を商用利用できますか?
商用利用の権利は、Topaz Labsのモデルライセンスに従います。Topaz Labsのほとんどのモデルは出力の商用利用を認めています。具体的なライセンスの概要は各モデルのプレイグラウンドページで、プラットフォーム全体の条件はWaveSpeedAIの利用規約でご確認ください。
なぜ直接ではなくWaveSpeedAIでTopazを使うのですか?
Topazと、他のプロバイダーの1,000以上のAIモデルを、1つのAPIキー、1つの請求アカウントで利用できます。ベンダーごとのSDK設定も、個別のレート制限も、ベンダーごとの連携コードの書き直しも不要です。料金は、通常Topaz Labsの直接のAPIと同等かそれ以下です。
提供元
Topaz Labsについて
WaveSpeedAIにおけるTopazと、Topaz Labsのモデルラインナップ全体を手がけるチーム。
Topaz Labs は、写真家、映像制作者、スタジオが使う AI 画像・動画補正ソフトウェアを手がけており、Gigapixel、Photo AI、Video AI で知られています。そのモデルは、シャープ化、ノイズ低減、修復、ライティング補正など、実際のディテールを取り戻すことに重点を置いています。WaveSpeedAI では、Topaz のモデルを REST エンドポイントとして、1 つの API キーと従量課金で利用できます。
WaveSpeedAIでTopazを使った開発を始めよう
登録時に無料のスタータークレジットを進呈。Topaz Labsをはじめ、あらゆるプロバイダーの1,000以上のAIモデルを、1つのAPIキーで。
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