Topaz API
WaveSpeedAI의 Topaz API는 Topaz Labs의 이미지 개선 모델을 REST 엔드포인트로 제공합니다. Sharpen은 렌즈 흐림과 모션 블러, Denoise는 그레인과 고감도 ISO 노이즈, Restore는 오래된 사진의 먼지와 스크래치, Lighting은 노출, 화이트 밸런스, 색상을 다룹니다.
JPEG 또는 PNG를 보내면 개선된 이미지를 돌려받습니다. 초점이 흐린 사진을 선명하게 만들고, 노이즈가 많은 저조도 사진을 깨끗하게 정리하고, 스캔한 인화물의 먼지와 스크래치를 제거하거나, 노출과 색온도를 바로잡을 수 있습니다. 각 엔드포인트는 이미지, 모델 선택, 출력 형식을 받으며, WaveSpeedAI의 다른 모든 모델과 동일한 REST 예측 흐름을 사용합니다.
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개요
Topaz API 소개
Topaz의 기능, Topaz Labs 모델 라인업에서의 위치, 그리고 팀들이 이 모델을 선택하는 이유.
Topaz Labs의 AI 업스케일링 모델 Topaz. WaveSpeedAI REST API로 바로 사용할 수 있습니다. WaveSpeedAI의 Topaz API는 Topaz Labs의 이미지 개선 모델을 REST 엔드포인트로 제공합니다. Sharpen은 렌즈 흐림과 모션 블러, Denoise는 그레인과 고감도 ISO 노이즈, Restore는 오래된 사진의 먼지와 스크래치, Lighting은 노출, 화이트 밸런스, 색상을 다룹니다.
JPEG 또는 PNG를 보내면 개선된 이미지를 돌려받습니다. 초점이 흐린 사진을 선명하게 만들고, 노이즈가 많은 저조도 사진을 깨끗하게 정리하고, 스캔한 인화물의 먼지와 스크래치를 제거하거나, 노출과 색온도를 바로잡을 수 있습니다. 각 엔드포인트는 이미지, 모델 선택, 출력 형식을 받으며, WaveSpeedAI의 다른 모든 모델과 동일한 REST 예측 흐름을 사용합니다.
WaveSpeedAI의 Topaz 제품군은 Video-Tools, Upscale-Video, Upscale-Image, Image-Tools 워크플로를 아우르는 REST 엔드포인트 17개를 제공합니다. 각 변형은 고유한 가격, 파라미터, 예시 출력을 갖고 있으니 입력 방식과 운영 조건에 맞는 것을 고르거나, 같은 API 키로 여러 개를 호출해 다단계 파이프라인을 구성하세요.
Topaz 실행에도 WaveSpeedAI의 다른 1,000개 이상의 AI 모델과 같은 API 키, 결제 계정, 요청 한도 체계를 그대로 사용합니다. 별도의 벤더 설정도, 제공사별 SDK도, 벤더별 요청 한도 체계도 필요 없습니다. 하나의 연동으로 텍스트 → 이미지, 텍스트 → 비디오부터 오디오 합성, 3D 생성, 업스케일링, 편집까지 모두 지원합니다.
사양
Topaz API 기능 및 출시 현황
API를 고르기 전에 개발자가 찾아보는 모델별 세부 정보입니다. 제공 여부, 예상 출력 길이, 레퍼런스 지원, 현재 사용 가능한 대체 모델을 담았습니다.
엔드포인트
Sharpen, Denoise, Restore, Lighting
topaz/image/ 아래의 이미지 엔드포인트 4개는 각각 한 가지 보정에 집중하므로, 파이프라인에서 이미지에 필요한 단계만 실행할 수 있습니다.
입력
JPEG 또는 PNG
모든 엔드포인트는 URL 또는 업로드로 이미지 한 장을 받으며, 프롬프트를 작성할 필요가 없습니다.
모델 선택
엔드포인트별
model 파라미터로 변형을 선택합니다. 렌즈 흐림, 모션 블러, 리포커스, 인물, 야생동물용 선명화 스타일, Normal·Strong·Extreme 노이즈 감소, 조명 조정, 화이트 밸런스, 컬러화 중에서 고를 수 있습니다.
출력 형식
JPEG, PNG
기본값은 JPEG이며, 무손실 결과가 필요하면 output_format을 png로 설정하세요.
엔드포인트
Topaz API 전체 엔드포인트
Topaz 엔드포인트 17개를 지금 WaveSpeedAI에서 사용할 수 있습니다. 워크플로에 맞는 변형을 고르세요.
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.
예시
Topaz 활용 예시
Topaz API로 생성한 실제 출력물입니다. 비디오 위에 마우스를 올리면 미리 보고, 클릭하면 전체 크기 뷰어가 열립니다.
사용 방법
Topaz API 사용 방법
가입부터 결과물 생성까지 네 단계입니다. Python, Node.js, cURL 전체 예시는 아래 API 섹션에 있습니다.
- 01
API 키 받기
WaveSpeedAI 계정을 만들고 대시보드에서 API 키를 복사하세요. 신규 계정에는 무료 스타터 크레딧이 제공되어, 요금이 청구되기 전에 Playground를 수십 번 실행해 볼 수 있습니다.
- 02
Prediction 제출
입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 즉시 반환합니다. 생성은 비동기로 처리되므로 추론 중에 연결을 계속 열어 둘 필요가 없습니다.
- 03
완료될 때까지 폴링
https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result로 GET 요청을 보내세요. completed이면 outputs를 반환하고, failed, cancelled, timeout, deleted이면 오류로 종료하며, 그 밖의 모든 status에서는 폴링을 계속합니다.
- 04
출력 URL 읽기
status가 "completed"가 되면 data.outputs[0]에서 URL을 읽으세요. 이 URL은 WaveSpeedAI CDN에 있는 생성된 미디어를 가리키며, 호출한 Topaz 변형에 따라 이미지, 비디오, 오디오 또는 3D 파일입니다.
활용 사례
Topaz 활용 사례
개발자와 크리에이터가 Topaz API를 사용하는 대표적인 워크플로입니다.
렌즈 흐림과 모션 블러 보정
topaz/image/sharpen은 초점이 흐리거나 부드러운 사진에 선명한 디테일을 되살립니다. 렌즈 흐림, 모션 블러, 리포커스, 자연스러운 선명도를 위한 변형이 있습니다.
인물과 야생동물
sharpen 엔드포인트에는 인물용과 야생동물용으로 조정된 변형이 있어, 얼굴, 털, 깃털에 후광 현상 없이 디테일을 더해 줍니다.
저조도 및 고감도 ISO 사진 정리
topaz/image/denoise는 디테일을 유지하면서 그레인과 고감도 ISO 노이즈를 제거합니다. Normal, Strong, Extreme 강도로 가벼운 열화부터 심한 열화까지 대응합니다.
오래된 사진과 스캔 사진 복원
topaz/image/restore는 빈티지 인화물과 필름 스캔에서 먼지, 스크래치, 손상을 제거합니다. 가족 사진 보관이나 디지털화 프로젝트에 적합합니다.
노출, 화이트 밸런스, 색상 보정
topaz/image/lighting은 조명이 좋지 않은 환경에서 촬영한 이미지의 균형을 잡고, 색온도를 보정하며, 흑백 사진에 자연스러운 색을 입힐 수도 있습니다.
카탈로그와 사용자 업로드 이미지 일괄 정리
마켓플레이스 상품 이미지, 부동산 사진, 사용자가 제출한 이미지를 자동화 파이프라인에서 필요한 엔드포인트로 처리하세요. 데스크톱 소프트웨어도, 수작업 편집도 필요 없습니다.
팁
Topaz 프롬프트 작성 팁
Topaz에서 더 나은 결과를 얻기 위한 실용적인 조언입니다. 운영 파이프라인에서 업스케일러 모델 전반에 통하는 패턴을 바탕으로 했습니다.
- 01
선명화 전에 노이즈부터 제거하세요
사진에 노이즈도 있고 초점도 흐리다면, Denoise를 먼저 실행하고 Sharpen을 나중에 실행하세요. 노이즈가 많은 이미지를 선명화하면 디테일과 함께 그레인도 강해집니다.
- 02
흐림 유형에 맞는 sharpen 변형 선택
초점이 나간 사진에는 렌즈 흐림 또는 리포커스 변형을, 손떨림이나 움직이는 피사체에는 모션 블러 변형을, 얼굴이나 동물이 주제일 때는 인물 또는 야생동물 변형을 사용하세요.
- 03
가장 약한 강도부터 시작하세요
먼저 Normal 노이즈 감소를 시도하고, 그레인이 여전히 보일 때만 Strong 또는 Extreme으로 올리세요. 강한 설정일수록 미세한 질감도 매끄러워집니다.
- 04
다단계 파이프라인에서는 PNG 유지
결과를 업스케일이나 두 번째 보정 같은 다음 단계로 넘길 때는 output_format을 png로 설정해, 매 단계마다 JPEG 압축이 누적되지 않게 하세요.
가격
Topaz API 가격
가격은 출력당 책정됩니다. 최종 요금은 각 변형의 Playground에서 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다.
| 엔드포인트 | 유형 | 시작 가격 |
|---|---|---|
| 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 | $0.10 |
API
Topaz API 호출하기
wavespeed.ai/accesskey에서 API 키를 발급받은 뒤 REST로 prediction을 제출하세요. Playground에서 입력 조합별로 바로 붙여넣을 수 있는 샘플이 생성됩니다.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)비교
Topaz vs 대안
비슷한 WaveSpeedAI 모델과 비교한 Topaz의 선택 기준.
Topaz vs Topaz Photo AI (desktop)
Topaz Photo AI는 내 컴퓨터에서 실행되는 데스크톱 앱입니다. Topaz API 엔드포인트는 클라우드에서 실행되며 REST로 호출하므로, 서버, 배치 작업, 자체 사용자의 이미지를 처리하는 앱에 적합합니다.
Topaz vs Image Upscaler Collection
Image Upscaler 컬렉션은 해상도를 높이는 데 초점을 둡니다. Topaz 엔드포인트는 이미지 자체를 개선합니다. 흐림, 노이즈, 손상, 조명을 보정하며, 업스케일 전이나 함께 실행하는 경우가 많습니다.
Topaz vs Self-hosted open-source models
오픈 소스 노이즈 제거 및 복원 모델은 자체 GPU와 유지 관리가 필요합니다. Topaz 엔드포인트는 호스팅되며 이미지당 요금이 부과되고, WaveSpeedAI의 다른 모든 모델과 하나의 API 키 및 결제 계정을 공유합니다.
FAQ
Topaz API — 자주 묻는 질문
가격, 라이선스, 연동 — WaveSpeedAI에서 Topaz 실행에 관한 자주 묻는 질문.
WaveSpeedAI에서 사용할 수 있는 Topaz 모델은 무엇인가요?
Sharpen, Denoise, Restore, Lighting용 Topaz 이미지 엔드포인트가 제공되고 있습니다. 제공 중인 모든 Topaz 엔드포인트는 이 페이지의 표에 현재 가격과 함께 나열되어 있습니다.
프롬프트가 필요한가요?
아니요. 이미지를 보내고, 기본값이 아닌 것을 원하면 모델 변형을 선택한 다음, 출력을 JPEG 또는 PNG로 고르면 됩니다.
Topaz 엔드포인트는 어떻게 과금되나요?
이미지당 과금되며, 각 모델 페이지와 위의 가격표에 표시된 가격이 적용됩니다. WaveSpeedAI는 사용한 만큼 지불하는 방식으로, 구독이 없고 크레딧은 만료되지 않습니다.
Topaz API란 무엇인가요?
Topaz — WaveSpeedAI에서 REST API로 제공되는 Topaz Labs의 upscaler 모델입니다. WaveSpeedAI의 Topaz API는 Topaz Labs의 이미지 개선 모델을 REST 엔드포인트로 제공합니다. Sharpen은 렌즈 흐림과 모션 블러, Denoise는 그레인과 고감도 ISO 노이즈, Restore는 오래된 사진의 먼지와 스크래치, Lighting은 노출, 화이트 밸런스, 색상을 다룹니다. 프로그래밍 방식으로 호출하거나 위에 링크된 Playground에서 체험해 볼 수 있습니다.
Topaz API는 어떻게 호출하나요?
WaveSpeedAI 계정을 만들고 /accesskey에서 API 키를 복사한 뒤, 입력을 JSON으로 https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen에 POST하세요. 엔드포인트가 prediction id를 반환합니다. 결과 엔드포인트 폴링은 약 2초마다 시작하고, 오래 걸리는 작업은 간격을 늘리며, 종료 status가 나오면 중단하세요. 운영 환경용 Python / Node.js / cURL 예시는 위에 있습니다.
Topaz API 요금은 얼마인가요?
Topaz의 가격은 $0.10부터입니다. 정확한 비용은 설정한 파라미터(해상도, 길이, 출력 수, 레퍼런스)에 따라 달라집니다. Playground의 생성 버튼 옆 실시간 비용 미리보기에서 현재 입력 기준의 정확한 가격을 확인할 수 있습니다.
Topaz에는 어떤 변형이 있나요?
WaveSpeedAI에는 라이브 Topaz 엔드포인트가 17개 있습니다: 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 외 다수. 각 변형에는 고유한 Playground 페이지와 가격이 있습니다.
Topaz 출력물을 상업적으로 사용할 수 있나요?
상업적 사용 권한은 Topaz Labs 모델 라이선스를 따릅니다. 대부분의 Topaz Labs 모델은 출력물의 상업적 사용을 허용합니다. 구체적인 라이선스 요약은 각 모델의 Playground 페이지를, 플랫폼 수준의 조건은 WaveSpeedAI 이용약관을 참고하세요.
직접 연동하지 않고 WaveSpeedAI에서 Topaz 모델을 사용하는 이유는 무엇인가요?
API 키 하나와 결제 계정 하나로 Topaz 모델과 다른 제공사의 1,000개 이상의 AI 모델을 모두 사용합니다. 벤더별 SDK 설정도, 별도의 요청 한도 체계도, 벤더마다 연동 코드를 다시 쓸 일도 없습니다. 가격은 대체로 Topaz Labs의 직접 API와 같거나 더 저렴합니다.
제공사
Topaz Labs 소개
WaveSpeedAI의 Topaz 및 Topaz Labs 전체 모델 라인업을 만든 팀.
Topaz Labs는 사진가, 영상 제작자, 스튜디오가 사용하는 AI 이미지 및 영상 개선 소프트웨어를 만드는 회사로, Gigapixel, Photo AI, Video AI로 잘 알려져 있습니다. 이 모델들은 선명화, 노이즈 감소, 복원, 조명 보정처럼 실제 디테일을 되살리는 데 중점을 둡니다. WaveSpeedAI에서는 Topaz 모델을 하나의 API 키와 사용량 기반 요금으로 REST 엔드포인트를 통해 사용할 수 있습니다.
WaveSpeedAI에서 Topaz 시작하기
가입 시 무료 스타터 크레딧 제공. Topaz Labs 및 다른 모든 제공사의 1,000개 이상 AI 모델을 API 키 하나로.
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