Ingrandisci le immagini con i modelli Topaz Wonder e Recover. Ricostruisci dettagli realistici, texture e volti ad alta risoluzione. Prova gratis — paghi per generazione.
Ingrandisci le immagini con i modelli Topaz Wonder e Recover. Ricostruisci dettagli realistici, texture e volti ad alta risoluzione. Prova gratis — paghi per generazione.
A proposito di questo modello
Topaz Upscale Image Generative ricostruisce dettagli fini realistici — texture della pelle, tessuti, vegetazione e volti — usando le famiglie di modelli Wonder e Recover di Topaz. A differenza di un upscaler puramente creativo, i modelli Wonder mirano a recuperare ciò che plausibilmente si sarebbe visto in uno scatto ad alta risoluzione, con controlli dedicati al miglioramento dei volti e al rilevamento dei soggetti, per concentrarsi sul primo piano, sullo sfondo o sull'intera immagine. Nove varianti (Wonder 3.5/3/2, Recover 3, Standard MAX, Redefine, Recovery V2/Recovery) coprono ogni esigenza, dal restauro fotografico generale alla ricostruzione più intensa di sorgenti molto degradate. Si abbina bene a Topaz Upscale Image Precision per un intervento più leggero e fedele, oppure a Topaz Upscale Image Creative per un risultato più stilizzato.
Analisi dei costi
| Fornitore | Costo | Note |
|---|---|---|
| muapiapp | $0.08+ per started 4-8 megapixels of output depending on model (plus margin), billed dynamically | Pagamento a consumo, senza abbonamento. Il costo viene calcolato al momento della richiesta in base alla risoluzione/durata effettiva dell'output. |
| Fal.ai | Non disponibile | Il partner infrastrutturale upstream di muapiapp non la offre come API pubblica autonoma. |
| Replicate | Non disponibile | Al momento non è disponibile su Replicate. |
Pagamento a consumo, senza abbonamento. Il costo viene calcolato al momento della richiesta in base alla risoluzione/durata effettiva dell'output.
Il partner infrastrutturale upstream di muapiapp non la offre come API pubblica autonoma.
Al momento non è disponibile su Replicate.
**I prezzi della concorrenza sono stimati in base ad architetture di modelli e livelli di utilizzo simili.
Schema di configurazione
| Parametro | Digitare | Descrizione | Predefinito |
|---|---|---|---|
| URL dell'immagine | string | Input image to upscale. | https://d3adwkbyhxyrtq.cloudfront.net/webassets/imagemodels/topaz-upscaler-in.jpg |
| Modello | Enumerazione (opzioni 9) | Topaz generative upscale model variant. | Wonder 3 |
| Fattore di alto livello | number | Factor to upscale the image by. | 2 |
| Crop To Fill | boolean | Crop the output to exactly fill the target aspect ratio. | false |
| Formato di uscita | Enumerazione (opzioni 2) | Output image file format. | jpeg |
| Subject Detection | Enumerazione (opzioni 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 | Enumerazione (opzioni 3) | Overall enhancement strength tier. | - |
| Creatività | int | Creative detail strength (1-6). | - |
| struttura | int | Texture detail strength (1-5). | - |
| tempestivo | 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).
-Documentazione per gli sviluppatori
Fornisci un'immagine: imposta image_url su un URL di immagine accessibile pubblicamente.
Scegli un modello: Wonder 3 è la scelta predefinita per uso generale; usa Wonder 3.5 per il modello più recente oppure Recover 3/Recovery V2 per sorgenti molto deteriorate.
Regola i controlli per volti e dettagli: face_enhancement, face_enhancement_strength, creativity, texture, sharpen e denoise influenzano la ricostruzione.
Fornisci indicazioni, se vuoi: aggiungi un prompt (oppure imposta autoprompt: true) per guidare i dettagli da ricostruire.
Invia la richiesta e controlla lo stato: esegui POST su /api/v1/topaz-upscale-image-generative, poi controlla /api/v1/predictions/{request_id} oppure usa 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
}'
Chiesto frequentemente
Ricostruisce dettagli fini realistici (texture, volti, vegetazione) e ingrandisce un'immagine fino a 4x usando le famiglie di modelli Wonder e Recover di Topaz.
Wonder 3 (predefinito) è una valida scelta generale; Wonder 3.5 è la revisione più recente; Recover 3 e Recovery V2 sono adatti a sorgenti molto deteriorate o di bassa qualità.
Sì, `face_enhancement` è attivo per impostazione predefinita e `face_enhancement_strength` è impostato su 0.8: entrambi sono regolabili, mentre `face_enhancement_creativity` controlla quanti nuovi dettagli del viso vengono inventati.
Sì: `subject_detection` accetta `All`, `Foreground` o `Background` per concentrare il miglioramento su una regione specifica.
Wonder 3/3.5 viene fatturato per ogni blocco da 8 megapixel iniziato dell'output; tutti gli altri modelli per ogni blocco da 4 megapixel iniziato. In entrambi i casi si considera la dimensione effettiva dopo `upscale_factor`.
Sì, il campo facoltativo `prompt`, usato per guidare la ricostruzione, accetta fino a 1024 caratteri.