Topaz API
WaveSpeedAI 上的 Topaz API——Topaz Labs 图像增强模型以 REST 端点提供:Sharpen 处理镜头模糊和运动模糊,Denoise 处理颗粒和高 ISO 噪点,Restore 去除老照片上的灰尘和划痕,Lighting 校正曝光、白平衡和色彩。
发送 JPEG 或 PNG 图片,即可获得增强后的图像:让偏软或失焦的照片变清晰,清理低光环境下噪点多的照片,去除扫描照片上的灰尘和划痕,或校正曝光和色温。每个端点接收图片、模型选择和输出格式,与 WaveSpeedAI 上其他所有模型使用相同的 REST 预测流程。
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概览
关于 Topaz API
Topaz 能做什么、它在 Topaz Labs 模型阵容中的定位,以及团队选择它的原因。
Topaz 是 Topaz Labs 推出的AI 放大模型,可通过 WaveSpeedAI REST API 使用。WaveSpeedAI 上的 Topaz API——Topaz Labs 图像增强模型以 REST 端点提供:Sharpen 处理镜头模糊和运动模糊,Denoise 处理颗粒和高 ISO 噪点,Restore 去除老照片上的灰尘和划痕,Lighting 校正曝光、白平衡和色彩。
发送 JPEG 或 PNG 图片,即可获得增强后的图像:让偏软或失焦的照片变清晰,清理低光环境下噪点多的照片,去除扫描照片上的灰尘和划痕,或校正曝光和色温。每个端点接收图片、模型选择和输出格式,与 WaveSpeedAI 上其他所有模型使用相同的 REST 预测流程。
WaveSpeedAI 上的 Topaz 系列提供 17 个 REST 端点,涵盖 Video-Tools, Upscale-Video, Upscale-Image, Image-Tools 个工作流。每个变体都有各自的定价、参数选项和示例输出——请选择与你的输入模态和生产约束相匹配的那一个,或使用同一个 API 密钥调用多个变体,组合成多步骤流水线。
使用与 WaveSpeedAI 上其他 1,000 多个 AI 模型相同的 API 密钥、账单账户和速率限制来运行 Topaz。无需单独对接供应商,无需各家 SDK,也无需应对各家不同的速率限制——一次集成即可覆盖从文生图、文生视频到音频合成、3D 生成、放大和编辑的全部能力。
规格
Topaz API 的能力与发布状态
开发者在选择 API 之前会搜索的模型细节:可用性、预期输出时长、参考素材支持情况,以及当前可用的在线替代方案。
端点
Sharpen、Denoise、Restore、Lighting
topaz/image/ 下有四个图像端点,每个专注于一类修复,流水线只需运行图像所需的步骤。
输入
JPEG 或 PNG
每个端点接收一张图片(URL 或上传),无需编写提示词。
模型选择
每个端点各自提供
通过 model 参数选择变体:针对镜头模糊、运动模糊、重新对焦、人像和野生动物的锐化风格;Normal、Strong 或 Extreme 降噪;光线调整、白平衡或上色。
输出格式
JPEG、PNG
默认为 JPEG;将 output_format 设为 png 可获得无损结果。
端点
全部 Topaz API 端点
WaveSpeedAI 现已提供 17 个 Topaz 端点——请选择适合你工作流的变体。
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.
示例
看看 Topaz 的实际效果
由 Topaz API 生成的真实输出。悬停在任意视频上即可预览,点击可打开全尺寸查看器。
使用方法
如何使用 Topaz API
从注册到完成一次生成,只需四步。完整的 Python、Node.js 和 cURL 示例见下方的 API 部分。
- 01
获取 API 密钥
注册 WaveSpeedAI 账号,并从控制台复制你的 API 密钥。新账号附带免费体验额度——足够在开始计费前把 Playground 运行几十次。
- 02
提交预测
把你的输入以 JSON 形式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen。端点会立即返回预测 ID——生成是异步的,因此推理期间你无需保持连接。
- 03
轮询完成状态
GET https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/{request_id}/result。状态为 completed 时返回输出;状态为 failed、cancelled、timeout 或 deleted 时以错误终止;其他任何状态都继续轮询。
- 04
读取输出 URL
状态变为 "completed" 后,从 data.outputs[0] 读取 URL。该 URL 指向 WaveSpeedAI CDN 上你生成的媒体——具体是图片、视频、音频还是 3D 文件,取决于你调用的 Topaz 变体。
应用场景
用 Topaz 可以构建什么
开发者和创作者使用 Topaz API 的常见工作流。
修复镜头模糊和运动模糊
topaz/image/sharpen 可为偏软或失焦的照片找回清晰细节,提供针对镜头模糊、运动模糊、重新对焦和自然锐度的变体。
人像与野生动物
sharpen 端点提供针对人像和野生动物调校的变体,让面部、毛发和羽毛获得细节,同时不产生光晕。
清理低光和高 ISO 照片
topaz/image/denoise 在保留细节的同时去除颗粒和高 ISO 噪点,提供 Normal、Strong 和 Extreme 三档强度,适用于从轻度到重度受损的图像。
修复老照片和扫描照片
topaz/image/restore 可去除老照片和胶片扫描件上的灰尘、划痕和损伤,适用于家庭相册归档和数字化项目。
校正曝光、白平衡和色彩
topaz/image/lighting 可平衡在弱光下拍摄的图像,校正色温,还能为黑白照片添加自然的色彩。
为商品目录和用户上传批量清理
在自动化流水线中,让电商平台商品图、房产照片或用户提交的图片经过所需的端点处理,无需桌面软件,也无需手动编辑。
技巧
Topaz 提示词技巧
让 Topaz 输出更好结果的实用建议——总结自生产流水线中各类放大模型都适用的做法。
- 01
先降噪,再锐化
当照片既有噪点又偏软时,先运行 Denoise,再运行 Sharpen。对有噪点的图像锐化,会在增强细节的同时放大颗粒。
- 02
按模糊类型选择 sharpen 变体
失焦照片使用 lens blur 或 refocus 变体,相机抖动或主体移动使用 motion blur 变体,以人脸或动物为主体时使用 portrait 或 wildlife 变体。
- 03
从最温和的强度开始
先试 Normal 降噪,只有颗粒仍然明显时再换成 Strong 或 Extreme;更强的设置会抹平细微纹理。
- 04
多步骤流水线请保留 PNG
当结果还要进入放大或二次修复等后续步骤时,请将 output_format 设为 png,避免每一轮处理都叠加 JPEG 压缩。
定价
Topaz API 定价
按输出计费。最终费用会随你在各变体 Playground 中设置的参数(分辨率、时长、输出数量、参考素材)而变化。
| 端点 | 类型 | 起步价 |
|---|---|---|
| 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 | $0.10 |
API
调用 Topaz API
在 wavespeed.ai/accesskey 注册并获取 API 密钥,然后通过 REST 提交预测。Playground 可以为任意输入组合生成可直接粘贴的示例代码。
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(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)对比
Topaz 与其他方案对比
在 WaveSpeedAI 上,何时应选择 Topaz 而不是同类模型。
Topaz 对比 Topaz Photo AI (desktop)
Topaz Photo AI 是在你自己电脑上运行的桌面应用。Topaz API 端点运行在云端,通过 REST 调用,适合服务器、批处理任务以及为自己的用户处理图片的应用。
Topaz 对比 Image Upscaler Collection
Image Upscaler 系列的目标是提升分辨率。Topaz 端点修复的是图像本身:模糊、噪点、损伤和光线,通常在放大之前或与放大一起运行。
Topaz 对比 Self-hosted open-source models
开源的降噪和修复模型需要自备 GPU 并自行维护。Topaz 端点由平台托管,按张计费,并与 WaveSpeedAI 上的其他所有模型共用同一个 API 密钥和计费账户。
常见问题
Topaz API — 常见问题
定价、许可、集成——关于在 WaveSpeedAI 上运行 Topaz 的常见问题。
WaveSpeedAI 上有哪些 Topaz 模型?
Topaz 图像端点 Sharpen、Denoise、Restore 和 Lighting 均已上线。本页表格列出了所有已上线的 Topaz 端点及其当前价格。
需要提示词吗?
不需要。发送图片即可;如需默认之外的效果,可选择模型变体,并选择 JPEG 或 PNG 输出。
Topaz 端点如何计费?
按张计费,价格以各模型页面和上方价格表所示为准。WaveSpeedAI 采用按量付费:无需订阅,额度永不过期。
Topaz API 是什么?
Topaz 是 Topaz Labs 的upscaler模型,在 WaveSpeedAI 上以 REST API 形式提供。WaveSpeedAI 上的 Topaz API——Topaz Labs 图像增强模型以 REST 端点提供:Sharpen 处理镜头模糊和运动模糊,Denoise 处理颗粒和高 ISO 噪点,Restore 去除老照片上的灰尘和划痕,Lighting 校正曝光、白平衡和色彩。你可以通过编程方式调用它,也可以在上方链接的 Playground 中试用。
如何调用 Topaz API?
注册 WaveSpeedAI 账号,从 /accesskey 复制你的 API 密钥,然后把输入以 JSON 形式 POST 到 https://api.wavespeed.ai/api/v3/topaz/image/sharpen。端点会返回预测 ID。从大约每 2 秒一次开始轮询结果端点,长耗时任务可适当拉长间隔,并在任何终止状态时停止。上方有面向生产环境的 Python / Node.js / cURL 示例。
Topaz API 的费用是多少?
Topaz $0.10 起。实际费用会随你设置的参数(分辨率、时长、输出数量、参考素材)而变化。Playground 中“生成”按钮旁的实时费用预览会显示你当前输入对应的准确价格。
有哪些 Topaz 变体可用?
WaveSpeedAI 托管了 17 个已上线的 Topaz 端点: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等。每个变体都有自己的 Playground 页面和定价。
Topaz 的输出可以商用吗?
商用权利遵循 Topaz Labs 的模型许可。大多数 Topaz Labs 模型允许商用输出;具体许可摘要请查看各模型的 Playground 页面,平台层面的条件请参阅 WaveSpeedAI 的服务条款。
为什么要在 WaveSpeedAI 上使用 Topaz,而不是直接对接?
一个 API 密钥、一个账单账户,即可使用 Topaz 以及来自其他提供方的 1,000 多个 AI 模型。无需逐家配置 SDK,无需应对各自独立的速率限制,也无需为每家重写集成代码。价格通常与 Topaz Labs 直接提供的 API 持平或更低。
提供方
关于 Topaz Labs
Topaz 及 WaveSpeedAI 上 Topaz Labs 更多模型背后的团队。
Topaz Labs 开发 AI 图像和视频增强软件,深受摄影师、电影人和工作室青睐,旗下产品包括 Gigapixel、Photo AI 和 Video AI。其模型专注于恢复真实细节:锐化、降噪、修复和光线校正。在 WaveSpeedAI 上,Topaz 模型以 REST 端点提供,只需一个 API 密钥,按量付费。
在 WaveSpeedAI 上用 Topaz 开始构建
注册即送免费体验额度。一个 API 密钥,即可使用来自 Topaz Labs 及其他所有提供方的 1,000 多个 AI 模型。
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