Agrandissez vos images avec les modèles Topaz Wonder et Recover. Reconstruisez des détails, textures et visages réalistes en haute résolution. Essai gratuit — paiement par génération.
Agrandissez vos images avec les modèles Topaz Wonder et Recover. Reconstruisez des détails, textures et visages réalistes en haute résolution. Essai gratuit — paiement par génération.
À propos de ce modèle
Topaz Upscale Image Generative reconstruit des détails fins réalistes — texture de la peau, tissu, végétation, visages — à l’aide des familles de modèles Wonder et Recover de Topaz. Contrairement à un agrandisseur purement créatif, les modèles Wonder cherchent à restituer ce qu’aurait pu être une capture en haute résolution, avec des réglages dédiés à l’amélioration des visages et une détection du sujet permettant de cibler l’avant-plan, l’arrière-plan ou toute l’image. Neuf variantes (Wonder 3.5/3/2, Recover 3, Standard MAX, Redefine, Recovery V2/Recovery) couvrent aussi bien la restauration photo générale que la reconstruction poussée de sources très dégradées. À associer à Topaz Upscale Image Precision pour un traitement fidèle plus léger, ou à Topaz Upscale Image Creative pour un résultat plus stylisé.
Analyse des coûts
| Fournisseur | Coût | Remarques |
|---|---|---|
| muapiapp | $0.08+ per started 4-8 megapixels of output depending on model (plus margin), billed dynamically | Paiement à l’usage, sans abonnement. Le coût est calculé à partir de la résolution/durée réelle de sortie au moment de la requête. |
| Fal.ai | Non disponible | Non proposé comme API publique autonome par le partenaire d’infrastructure amont de muapiapp. |
| Replicate | Non disponible | Actuellement non répertorié sur Replicate. |
Paiement à l’usage, sans abonnement. Le coût est calculé à partir de la résolution/durée réelle de sortie au moment de la requête.
Non proposé comme API publique autonome par le partenaire d’infrastructure amont de muapiapp.
Actuellement non répertorié sur Replicate.
** Les prix des concurrents sont estimés sur la base d'architectures de modèles et de niveaux d'utilisation similaires.
Schéma de configuration
| Paramètre | Taper | Description | Par défaut |
|---|---|---|---|
| URL de l'image | string | Input image to upscale. | https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/imagemodels/topaz-upscaler-in.jpg |
| Modèle | Énumération (options 9) | Topaz generative upscale model variant. | Wonder 3 |
| Facteur haut de gamme | number | Factor to upscale the image by. | 2 |
| Crop To Fill | boolean | Crop the output to exactly fill the target aspect ratio. | false |
| Format de sortie | Énumération (options 2) | Output image file format. | jpeg |
| Subject Detection | Énumération (options 3) | Which region of the image to prioritize enhancement on. | All |
| Face Enhancement | boolean | Enable dedicated face enhancement. | true |
| Face Enhancement Strength | number | Strength of face enhancement. | 0.8 |
| Face Enhancement Creativity | number | Creativity applied to face enhancement. | 0 |
| Enhancement Strength | Énumération (options 3) | Overall enhancement strength tier. | - |
| Créativité | int | Creative detail strength (1-6). | - |
| texture | int | Texture detail strength (1-5). | - |
| invite | string | Optional text prompt to guide generative detail. | - |
| Autoprompt | boolean | Automatically generate a guiding prompt. | - |
| Sharpen | number | Sharpening amount (0-1). | - |
| Denoise | number | Denoising amount (0-1). | - |
| Detail | number | Fine-detail amount (0-1). | - |
Input image to upscale.
https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/imagemodels/topaz-upscaler-in.jpgTopaz generative upscale model variant.
Wonder 3Factor to upscale the image by.
2Crop the output to exactly fill the target aspect ratio.
falseOutput image file format.
jpegWhich region of the image to prioritize enhancement on.
AllEnable dedicated face enhancement.
trueStrength of face enhancement.
0.8Creativity applied to face enhancement.
0Overall enhancement strength tier.
-Creative detail strength (1-6).
-Texture detail strength (1-5).
-Optional text prompt to guide generative detail.
-Automatically generate a guiding prompt.
-Sharpening amount (0-1).
-Denoising amount (0-1).
-Fine-detail amount (0-1).
-Documentation du développeur
Fournissez une image : définissez image_url avec l’URL d’une image accessible publiquement.
Choisissez un modèle : Wonder 3 est le choix polyvalent par défaut ; utilisez Wonder 3.5 pour le modèle le plus récent, ou Recover 3/Recovery V2 pour les sources très dégradées.
Réglez les paramètres des visages et des détails : face_enhancement, face_enhancement_strength, creativity, texture, sharpen et denoise influencent tous la reconstruction.
Guidez éventuellement le modèle : ajoutez un prompt (ou définissez autoprompt: true) pour orienter les détails reconstruits.
Envoyez la requête et interrogez son état : envoyez un POST à /api/v1/topaz-upscale-image-generative, puis interrogez /api/v1/predictions/{request_id} ou utilisez webhook_url.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/topaz-upscale-image-generative \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"image_url": "https://example.com/portrait.jpg",
"model": "Wonder 3",
"upscale_factor": 2,
"face_enhancement": true
}'
Foire aux questions
Il reconstruit des détails fins réalistes (textures, visages, végétation) tout en agrandissant une image jusqu’à 4x, à l’aide des familles de modèles Wonder et Recover de Topaz.
Wonder 3 (par défaut) est un choix polyvalent fiable ; Wonder 3.5 est la version la plus récente ; Recover 3 et Recovery V2 ciblent les sources très dégradées ou de mauvaise qualité.
Oui, `face_enhancement` est activé par défaut et `face_enhancement_strength` est réglé sur 0.8. Les deux paramètres sont réglables, et `face_enhancement_creativity` contrôle la quantité de nouveaux détails faciaux inventés.
Oui : `subject_detection` accepte `All`, `Foreground` ou `Background` pour concentrer l’amélioration sur une zone précise.
Wonder 3/3.5 sont facturés par bloc de 8 mégapixels entamé en sortie ; tous les autres modèles le sont par bloc de 4 mégapixels entamé. Dans les deux cas, le calcul se base sur la taille réelle en sortie après `upscale_factor`.
Oui, le champ facultatif `prompt`, qui sert à orienter la reconstruction, accepte jusqu’à 1024 caractères.