Topaz API
Topaz API na WaveSpeedAI — modelos de aprimoramento de imagem da Topaz Labs como endpoints REST: Sharpen para desfoque de lente e de movimento, Denoise para granulação e ruído de ISO alto, Restore para poeira e arranhões em fotos antigas e Lighting para exposição, balanço de branco e cor.
Envie um JPEG ou PNG e receba uma imagem aprimorada: dê nitidez a fotos suaves ou fora de foco, limpe fotos ruidosas de pouca luz, remova poeira e arranhões de cópias digitalizadas ou corrija exposição e temperatura de cor. Cada endpoint recebe a imagem, a escolha do modelo e um formato de saída, no mesmo fluxo de previsão REST de todos os outros modelos da WaveSpeedAI.
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Visão geral
Sobre o Topaz API
O que o Topaz faz, como ele se encaixa na linha de modelos da Topaz Labs e por que as equipes o escolhem.
Topaz é um modelo de ampliação com IA da Topaz Labs, disponível pela API REST da WaveSpeedAI. Topaz API na WaveSpeedAI — modelos de aprimoramento de imagem da Topaz Labs como endpoints REST: Sharpen para desfoque de lente e de movimento, Denoise para granulação e ruído de ISO alto, Restore para poeira e arranhões em fotos antigas e Lighting para exposição, balanço de branco e cor.
Envie um JPEG ou PNG e receba uma imagem aprimorada: dê nitidez a fotos suaves ou fora de foco, limpe fotos ruidosas de pouca luz, remova poeira e arranhões de cópias digitalizadas ou corrija exposição e temperatura de cor. Cada endpoint recebe a imagem, a escolha do modelo e um formato de saída, no mesmo fluxo de previsão REST de todos os outros modelos da WaveSpeedAI.
A família Topaz na WaveSpeedAI traz 17 endpoints REST cobrindo os fluxos de Video-Tools, Upscale-Video, Upscale-Image, Image-Tools. Cada variante tem seu próprio preço, parâmetros e exemplos de resultado — escolha a que combina com sua modalidade de entrada e suas restrições de produção, ou chame várias com a mesma chave de API para montar pipelines de várias etapas.
Execute o Topaz com a mesma chave de API, a mesma conta de cobrança e os mesmos limites de taxa que você usa nos outros mais de 1.000 modelos de IA da WaveSpeedAI. Sem configuração separada por fornecedor, sem SDKs por provedor, sem limites de taxa por fornecedor — uma única integração cobre tudo, de texto para imagem e texto para vídeo até síntese de áudio, geração 3D, ampliação e edição.
Especificações
Recursos e status de lançamento do Topaz API
Os detalhes específicos do modelo que desenvolvedores procuram antes de escolher uma API: disponibilidade, duração esperada do resultado, suporte a referências e a alternativa ativa atual.
Endpoints
Sharpen, Denoise, Restore, Lighting
Quatro endpoints de imagem em topaz/image/, cada um focado em um tipo de correção, para que um pipeline execute apenas as etapas de que a imagem precisa.
Entrada
JPEG ou PNG
Cada endpoint recebe uma única imagem como URL ou upload, sem prompt para escrever.
Escolha do modelo
Por endpoint
Um parâmetro model escolhe a variante: estilos de nitidez para desfoque de lente, desfoque de movimento, refoco, retratos e vida selvagem; redução de ruído Normal, Strong ou Extreme; ajuste de iluminação, balanço de branco ou colorização.
Formatos de saída
JPEG, PNG
JPEG é o padrão; defina output_format como png para um resultado sem perdas.
Endpoints
Todos os endpoints da API de Topaz
17 endpoints de Topaz disponíveis agora na WaveSpeedAI — escolha a variante que combina com seu fluxo de trabalho.
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.
Exemplos
Veja o Topaz em ação
Resultados reais gerados pela API do Topaz. Passe o mouse sobre qualquer vídeo para pré-visualizar e clique para abrir o visualizador em tamanho real.
Como usar
Como usar a API do Topaz
Quatro passos do cadastro até uma geração concluída. Exemplos completos em Python, Node.js e cURL estão na seção de API abaixo.
- 01
Obtenha uma chave de API
Crie uma conta na WaveSpeedAI e copie sua chave de API no painel. Contas novas recebem créditos iniciais grátis — o suficiente para usar o playground algumas dezenas de vezes antes de a cobrança começar.
- 02
Envie uma predição
Faça POST da sua entrada em JSON para https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen. O endpoint devolve um id de predição imediatamente — as gerações são assíncronas, então você não mantém uma conexão aberta durante a inferência.
- 03
Consulte até concluir
Faça GET em https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result. Retorne os resultados quando o status for completed; pare com erro em failed, cancelled, timeout ou deleted; continue consultando em qualquer outro status.
- 04
Leia a URL do resultado
Quando o status for "completed", leia a URL em data.outputs[0]. A URL aponta para a mídia gerada na CDN da WaveSpeedAI — imagem, vídeo, áudio ou arquivo 3D, conforme a variante do Topaz que você chamou.
Casos de uso
O que você pode criar com o Topaz
Fluxos de trabalho comuns para os quais desenvolvedores e criadores usam a API do Topaz.
Corrija desfoque de lente e de movimento
topaz/image/sharpen recupera detalhes nítidos em fotos suaves ou fora de foco, com variantes para desfoque de lente, desfoque de movimento, refoco e nitidez com aparência natural.
Retratos e vida selvagem
O endpoint sharpen tem variantes ajustadas para retratos e para vida selvagem, de modo que rostos, pelos e penas ganhem detalhe sem halos.
Limpe fotos de pouca luz e ISO alto
topaz/image/denoise remove granulação e ruído de ISO alto preservando os detalhes, com intensidades Normal, Strong e Extreme para imagens de levemente a muito degradadas.
Restaure fotos antigas e digitalizadas
topaz/image/restore remove poeira, arranhões e danos de cópias antigas e digitalizações de filmes, para arquivos de família e projetos de digitalização.
Corrija exposição, balanço de branco e cor
topaz/image/lighting equilibra imagens feitas com pouca luz, corrige a temperatura de cor e pode adicionar cores naturais a fotos em preto e branco.
Limpeza em lote para catálogos e envios de usuários
Passe anúncios de marketplace, fotos de imóveis ou imagens enviadas por usuários pelos endpoints de que precisam em um pipeline automatizado, sem software de desktop nem edição manual.
Dicas
Dicas de prompt para o Topaz
Conselhos práticos para obter melhores resultados com o Topaz — extraídos dos padrões que funcionam em modelos de ampliação em pipelines de produção.
- 01
Corrija o ruído antes da nitidez
Quando uma foto está ruidosa e suave ao mesmo tempo, execute Denoise primeiro e Sharpen depois. Dar nitidez a uma imagem ruidosa reforça a granulação junto com o detalhe.
- 02
Combine a variante de sharpen com o desfoque
Use as variantes lens blur ou refocus para fotos fora de foco, a variante motion blur para tremor de câmera ou assuntos em movimento, e as variantes portrait ou wildlife quando o assunto forem rostos ou animais.
- 03
Comece com a intensidade mais suave
Experimente primeiro a redução de ruído Normal e passe para Strong ou Extreme só quando a granulação ainda estiver visível; ajustes mais fortes suavizam texturas finas.
- 04
Mantenha PNG em pipelines de várias etapas
Defina output_format como png quando o resultado seguir para outra etapa, como uma ampliação ou uma segunda correção, para que cada passada não acrescente compressão JPEG.
Preços
Preços da API de Topaz
O preço é por resultado. O valor final varia conforme os parâmetros definidos no playground de cada variante (resolução, duração, quantidade de resultados, referências).
| Endpoint | Tipo | Preço inicial |
|---|---|---|
| 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 | $0.10 |
API
Chame a API de Topaz
Crie uma chave de API em wavespeed.ai/accesskey e envie uma predição via REST. O playground gera exemplos prontos para colar para qualquer combinação de entradas.
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)Comparar
Topaz vs alternativas
Quando escolher o Topaz em vez de modelos semelhantes na WaveSpeedAI.
Topaz vs Topaz Photo AI (desktop)
O Topaz Photo AI é um aplicativo de desktop que roda no seu próprio computador. Os endpoints da Topaz API rodam na nuvem e são chamados via REST, o que serve para servidores, jobs em lote e apps que processam imagens dos próprios usuários.
Topaz vs Image Upscaler Collection
A coleção Image Upscaler trata de aumentar a resolução. Os endpoints Topaz corrigem a própria imagem: desfoque, ruído, danos e iluminação, e costumam ser executados antes ou junto com uma ampliação.
Topaz vs Self-hosted open-source models
Modelos de código aberto de redução de ruído e restauração exigem GPUs próprias e manutenção. Os endpoints Topaz são hospedados, cobrados por imagem e compartilham uma única chave de API e conta de cobrança com todos os outros modelos da WaveSpeedAI.
FAQ
Topaz API — Perguntas frequentes
Preços, licença, integração — perguntas comuns sobre executar o Topaz na WaveSpeedAI.
Quais modelos Topaz estão disponíveis na WaveSpeedAI?
Os endpoints de imagem Topaz para Sharpen, Denoise, Restore e Lighting estão no ar. Todos os endpoints Topaz ativos estão listados na tabela desta página, com o preço atual.
Preciso de um prompt?
Não. Envie a imagem, escolha uma variante de modelo se quiser algo diferente do padrão e selecione a saída em JPEG ou PNG.
Como são cobrados os endpoints Topaz?
Por imagem, ao preço exibido em cada página de modelo e na tabela de preços acima. A WaveSpeedAI funciona no modelo pay as you go: sem assinatura, e os créditos nunca expiram.
O que é a API do Topaz?
Topaz é um modelo de upscaler da Topaz Labs disponibilizado como API REST na WaveSpeedAI. Topaz API na WaveSpeedAI — modelos de aprimoramento de imagem da Topaz Labs como endpoints REST: Sharpen para desfoque de lente e de movimento, Denoise para granulação e ruído de ISO alto, Restore para poeira e arranhões em fotos antigas e Lighting para exposição, balanço de branco e cor. Você pode chamá-lo por código ou testá-lo no playground indicado acima.
Como chamo a API do Topaz?
Crie uma conta na WaveSpeedAI, copie sua chave de API em /accesskey e faça POST para https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen com sua entrada em JSON. O endpoint devolve um id de predição. Consulte o endpoint de resultado a cada 2 segundos, aproximadamente, aumente o intervalo em tarefas longas e pare em qualquer status final. Exemplos prontos para produção em Python / Node.js / cURL estão acima.
Quanto custa a API do Topaz?
O Topaz começa em $0.10. O custo exato varia conforme os parâmetros definidos (resolução, duração, quantidade de resultados, referências). A prévia de custo ao vivo ao lado do botão Gerar no playground mostra o preço exato da sua entrada atual.
Quais variantes do Topaz estão disponíveis?
A WaveSpeedAI hospeda 17 endpoints de Topaz ativos: 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, e mais. Cada variante tem sua própria página de playground e seu preço.
Posso usar os resultados do Topaz comercialmente?
Os direitos de uso comercial seguem a licença do modelo da Topaz Labs. A maioria dos modelos da Topaz Labs permite o uso comercial dos resultados; veja o resumo da licença na página do playground de cada modelo e os Termos de Serviço da WaveSpeedAI para as condições da plataforma.
Por que usar o Topaz na WaveSpeedAI em vez de ir direto à fonte?
Uma chave de API e uma conta de cobrança para o Topaz E mais de 1.000 outros modelos de IA de outros provedores. Sem configuração de SDK por fornecedor, sem limites de taxa separados, sem reescrever o código de integração a cada fornecedor. Os preços costumam ser iguais ou menores que os da API direta da Topaz Labs.
Provedor
Sobre a Topaz Labs
A equipe por trás do Topaz e de toda a linha de modelos da Topaz Labs na WaveSpeedAI.
A Topaz Labs cria software de aprimoramento de imagem e vídeo com IA usado por fotógrafos, cineastas e estúdios, conhecido por Gigapixel, Photo AI e Video AI. Seus modelos se concentram em recuperar detalhes reais: nitidez, redução de ruído, restauração e correção de iluminação. Na WaveSpeedAI, os modelos Topaz estão disponíveis como endpoints REST com uma única chave de API e preço pay as you go.
Comece a criar com o Topaz na WaveSpeedAI
Créditos iniciais grátis no cadastro. Uma chave de API para mais de 1.000 modelos de IA da Topaz Labs e de todos os outros provedores.
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