Video Upscaler Collection API
来自五家提供商的八个视频超分辨率端点——WaveSpeedAI(Standard、Pro、Ultimate、SeedVR2、LTX-2 19B)、ByteDance、Bria 和 Clarity AI——全部通过一个 WaveSpeedAI API 密钥调用。可按目标分辨率(最高 8K)、源视频时长、运动特征和单次调用成本来选择。
八个端点,覆盖从 AI 生成片段的快速 2 倍后处理到 8K 档案修复的各种需求。帧间一致性是它们与逐帧图像放大器的共同区别——每个模型都能在运动中保持时间上的连贯。整个系列的请求格式相同;一个计费账户,一套速率限制。
概览
关于 Video Upscaler Collection API
Video Upscaler Collection 能做什么、它在 WaveSpeedAI 模型阵容中的定位,以及团队选择它的原因。
Video Upscaler Collection 是 WaveSpeedAI 推出的AI 放大模型,可通过 WaveSpeedAI REST API 使用。来自五家提供商的八个视频超分辨率端点——WaveSpeedAI(Standard、Pro、Ultimate、SeedVR2、LTX-2 19B)、ByteDance、Bria 和 Clarity AI——全部通过一个 WaveSpeedAI API 密钥调用。可按目标分辨率(最高 8K)、源视频时长、运动特征和单次调用成本来选择。
八个端点,覆盖从 AI 生成片段的快速 2 倍后处理到 8K 档案修复的各种需求。帧间一致性是它们与逐帧图像放大器的共同区别——每个模型都能在运动中保持时间上的连贯。整个系列的请求格式相同;一个计费账户,一套速率限制。
WaveSpeedAI 上的 Video Upscaler Collection 系列提供 8 个 REST 端点,涵盖 Upscale-Video 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 Video Upscaler Collection。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。
端点
全部 Video Upscaler Collection API 端点
WaveSpeedAI 现已提供 8 个 Video Upscaler Collection 端点——请选择适合你工作流的变体。
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Video Upscaler
AI Video Upscaler enhances resolution and clarity to fix blurry Sora 2 output and improve low-resolution footage with ML upscaling. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Video Upscaler Pro
AI Video Upscaler Pro converts low-resolution videos into crisp 4K footage with seamless motion dynamics and frame consistency, ideal for upscaling Seedance 2.0 videos. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Ultimate Video Upscaler
Ultimate Video Upscaler converts low-resolution videos into crisp 4K footage with seamless motion dynamics and frame consistency. Ready-to-use REST inference API, best performance, no cold starts, affordable pricing.
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Ltx 2 19b Video Upscaler
LTX-2 19B Video Upscaler converts low-resolution videos into crisp 4K footage with seamless motion dynamics and frame consistency. Ready-to-use REST inference API, best performance, no cold starts, affordable pricing.
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Seedvr2 Video
SeedVR2 Video Upscaler turns low-resolution videos into high-fidelity 4K with seamless motion and consistent frames. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Video Upscaler
Video Upscaler uses AI super-resolution to upscale videos to 4K and recover fine detail in a secure cloud environment. Ready-to-use REST inference API, best performance, no coldstarts, affordable pricing.
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Fibo Video Upscaler
Bria Video Upscaler increases video resolution up to 8K with 2x or 4x upscaling. Ready-to-use REST inference API, best performance, no cold starts, affordable pricing.
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Crystal Video Upscaler
Clarity AI Crystal Video Upscaler is a fast AI video super-resolution model that increases video resolution with target megapixel control and Clarity AI crystal-video processing. Ready-to-use REST inference API for enhancing low-resolution videos, restoring details, improving visual clarity, upscaling creative clips, product videos, social media content, and professional video enhancement workflows with simple integration, no coldstarts, and affordable pricing.
示例
看看 Video Upscaler Collection 的实际效果
由 Video Upscaler Collection 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 Video Upscaler Collection 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/wavespeed-ai/video-upscaler-pro。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 Video Upscaler Collection 变体。
应用场景
用 Video Upscaler Collection 可以构建什么
开发者和创作者使用 Video Upscaler Collection API 的常见工作流。
AI 生成视频的后处理
wavespeed-ai/video-upscaler-pro 在目录中的定位是「非常适合放大 Seedance 2.0 视频」。大多数 AI 视频模型原生输出为 720p-1080p;Pro 档位可将其提升到 4K 交付,且不产生闪烁伪影。Standard 档的 wavespeed-ai/video-upscaler 是成本优化的变体,适合对 Sora 2 / Seedance / Wan 的大批量输出做清理。
用 Bria 做 8K 档案修复
bria/fibo/video-upscaler 提供 2 倍或 4 倍放大,目标最高 8K——这是整个系列中最高的目标分辨率。适合输出将用于影院级交付的档案广播、纪录片和胶片颗粒修复工作。
用 SeedVR2 或 LTX-2 19B 获得高端 4K
wavespeed-ai/seedvr2/video 和 wavespeed-ai/ltx-2-19b/video-upscaler 是更大架构的放大器,针对高保真 4K 和无缝运动做了调优。当源视频运动复杂(动作、体育、快速摇镜),而成本优化的变体无法保留足够的时间细节时,请选择它们。
成本优化的批量流水线
wavespeed-ai/video-upscaler(Standard)和 clarity-ai/crystal-video-upscaler 是成本优化的变体——适合大批量放大(每一次 Sora 2 生成、每一个 Seedance Fast 输出),且不需要 Pro/Ultimate 的运动保真度。
ByteDance Video Upscaler,官方原厂保真度
bytedance/video-upscaler 是 ByteDance 自家的超分辨率模型——当源视频本身就是 Seedance / 豆包的输出,并希望在放大过程中保留该模型原生的运动风格时,非常合适。
Ultimate 档位,交付级输出
wavespeed-ai/ultimate-video-upscaler 是 WaveSpeedAI 质量最高的档位——每秒成本比 Pro / Standard 更高,但适用于放大结果就是最终交付物(广播母版、流媒体母版、电影节版本)、运动保真度比吞吐量更重要的场合。
按系列统一的分辨率目标
按使用场景选择目标分辨率:社交用 1080p,高端网页用 2K,大幅面和流媒体用 4K,档案 / 影院用 8K。大多数端点把目标分辨率作为参数——整个系列使用相同的请求体,按档位 / 运动需求切换端点 URL 即可。
纪录片素材的统一
纪录片工作中常把低分辨率的档案素材与现代 4K 素材混用——可放大档案素材,使整条时间线的分辨率统一。8K 档案母版用 Bria;动作类纪录片用 SeedVR2 / Ultimate;访谈类档案用 Standard。
技巧
Video Upscaler Collection 提示词技巧
让 Video Upscaler Collection 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
按素材类型选择模型,而不只是目标分辨率
AI 生成的素材(Sora 2、Seedance、Wan)→ wavespeed-ai/video-upscaler-pro 或 wavespeed-ai/video-upscaler(目录定位为 AI 输出清理)。档案影片 → bria/fibo/video-upscaler(8K 目标)。复杂运动 → wavespeed-ai/seedvr2/video 或 wavespeed-ai/ltx-2-19b/video-upscaler。字节跳动原生素材 → bytedance/video-upscaler。
- 02
让输出分辨率与交付目标匹配
流媒体用 4K,社交用 1080p,应用内用 720p,8K 仅用于影院 / 档案母版。不要因为能做就放大到最大——放得越大,源图的伪影越明显,下游编码器也未必能保留多出来的细节。
- 03
源素材越干净,输出越好
源素材中严重的压缩会在放大中被放大。如果能拿到最高质量的母版(ProRes、DNxHD、原始导出文件),请用它。无论选择哪个模型,重新编码过的压缩素材放大后依然会呈现出压缩感。
- 04
用 Standard 档位做批量流水线
wavespeed-ai/video-upscaler(Standard)和 clarity-ai/crystal-video-upscaler 针对大批量处理做了成本优化——每一个 AI 视频生成结果、每一个社交片段。运动保真度重要的交付级输出,请留给 Pro / Ultimate / SeedVR2。
- 05
为下游流水线重新编码
放大之后,请重新编码为下游所需的编解码器和色彩空间(网页用 H.264,流媒体用 H.265/HEVC,剪辑用 ProRes)。各放大器输出的都是高质量的中间文件;最终的编码决定了观众看到的内容。
- 06
帧间一致性是共同的差异化优势
系列中的每个端点都保持时间上的连贯——没有帧间闪烁,没有细节跳变。把逐帧的图像放大器用在视频上无法保证这一点。按档位选择即可,并放心依赖整个系列的时间一致性。
- 07
按素材进行 A/B 路由,调节成本与质量
八个端点的请求格式相同,意味着您可以根据素材特征做 A/B 路由——Standard 用于快速迭代,Pro / Ultimate / SeedVR2 用于交付,Bria 用于档案。适合需要为每个镜头平衡单次成本与输出保真度的 SaaS 流水线。
定价
Video Upscaler Collection 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 |
|---|---|---|
| wavespeed-ai/ | upscale-video | $0.025 |
| wavespeed-ai/ | upscale-video | $0.20 |
| wavespeed-ai/ | upscale-video | $0.20 |
| wavespeed-ai/ | upscale-video | $0.15 |
| wavespeed-ai/ | upscale-video | $0.10 |
| bytedance/ | upscale-video | $0.0072 |
| bria/ | upscale-video | $0.05 |
| clarity-ai/ | upscale-video | $0.10 |
API
调用 Video Upscaler Collection API
在 wavespeed.ai/accesskey 注册并获取 API 密钥,然后通过 REST 提交预测。Playground 可以为任意输入组合生成可直接粘贴的示例代码。
POSThttps://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-upscaler-pro
# 1. Submit the prediction.
SUBMIT_RESPONSE=$(curl --silent --show-error --fail-with-body \
-X POST "https://api.wavespeed.ai/api/v3/wavespeed-ai/video-upscaler-pro" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $WAVESPEED_API_KEY" \
-d '{
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
"target_resolution": "1080p"
}')
TASK=$(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/wavespeed-ai/video-upscaler-pro";
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 ${apiKey}`,
"Content-Type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
"target_resolution": "1080p"
}),
});
const task = body.data ?? body;
const resultUrl = `https://api.wavespeed.ai/api/v3/predictions/${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 = {
"video": "https://interactive-examples.mdn.mozilla.net/media/cc0-videos/flower.mp4",
"target_resolution": "1080p"
}
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/wavespeed-ai/video-upscaler-pro", 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
Video Upscaler Collection 与其他方案对比
在 WaveSpeedAI 上,何时应选择 Video Upscaler Collection 而不是同类模型。
Video Upscaler Collection 对比 Topaz Video AI
Topaz Video AI 仅限桌面端,对本地 GPU 要求高,并按席位授权。Video Upscaler 系列是 REST API——更适合云端流水线、批处理任务和 SaaS 集成,且有八种模型可选,而不是只有一种。
Video Upscaler Collection 对比 Frame-by-frame Real-ESRGAN
对视频逐帧使用 Real-ESRGAN 会产生闪烁,因为每一帧都是独立放大的。本系列中的每个端点都保持时间上的帧间一致性——这对运动流畅度很重要的交付工作至关重要。
Video Upscaler Collection 对比 NVIDIA RTX Video Super Resolution
RTX VSR 仅用于消费级播放——在受支持的浏览器中于解码时放大。本系列则生成放大后的输出文件用于生产交付,适合重新导出、归档和流水线集成。
Video Upscaler Collection 对比 Single-model upscaler pipeline
把流水线绑定到单一放大器,意味着容量不足时没有备选,也无法在成本 / 保真度 / 目标分辨率之间选择档位。八个可互换的端点让您可以按素材类型(AI 生成 / 档案)、目标(1080p / 4K / 8K)或单次调用成本进行路由,而无需重写下游代码。
常见问题
Video Upscaler Collection API — 常见问题
定价、许可、集成——关于在 WaveSpeedAI 上运行 Video Upscaler Collection 的常见问题。
Video Upscaler Collection API 是什么?
Video Upscaler Collection 是 WaveSpeedAI 的upscaler模型,在 WaveSpeedAI 上以 REST API 形式提供。来自五家提供商的八个视频超分辨率端点——WaveSpeedAI(Standard、Pro、Ultimate、SeedVR2、LTX-2 19B)、ByteDance、Bria 和 Clarity AI——全部通过一个 WaveSpeedAI API 密钥调用。可按目标分辨率(最高 8K)、源视频时长、运动特征和单次调用成本来选择。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 Video Upscaler Collection 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/wavespeed-ai/video-upscaler-pro。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。
Video Upscaler Collection API 的费用是多少?
Video Upscaler Collection 每次调用 $0.0072 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 Video Upscaler Collection 变体可用?
WaveSpeedAI 托管了 8 个已上线的 Video Upscaler Collection 端点:wavespeed-ai/video-upscaler, wavespeed-ai/video-upscaler-pro, wavespeed-ai/ultimate-video-upscaler, wavespeed-ai/ltx-2-19b/video-upscaler, wavespeed-ai/seedvr2/video, bytedance/video-upscaler, bria/fibo/video-upscaler, clarity-ai/crystal-video-upscaler。每个变体都有自己的 Playground 页面和定价。
Video Upscaler Collection 的输出可以商用吗?
商用权利遵循 WaveSpeedAI 的模型许可。大多数 WaveSpeedAI 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 Video Upscaler Collection,而不是直接对接?
一个 API 密钥、一个账单账户,即可使用 Video Upscaler Collection 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 WaveSpeedAI 直接提供的 API 持平或更低。
提供方
关于 WaveSpeedAI
Video Upscaler Collection 及 WaveSpeedAI 上 WaveSpeedAI 更多模型背后的团队。
WaveSpeedAI 运营着一个推理平台,托管来自所有主流提供商——字节跳动、Google、OpenAI、阿里巴巴、快手、ElevenLabs 以及数十家独立实验室——的 1,000+ AI 模型,只需一个 API 密钥、一个计费账户和一套速率限制。WaveSpeedAI 还提供自有模型(图像 / 视频放大、水印消除、Animate、InfiniteTalk),专为生产流水线调优。
在 WaveSpeedAI 上用 Video Upscaler Collection 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 WaveSpeedAI 及其他所有提供方的 1,000 多个 AI 模型。