Topaz 이미지 업스케일 API — 8K 초고해상도 복원

Topaz 이미지 업스케일 API란 무엇인가요?

Topaz 이미지 업스케일 모델은 사진 및 생성형 이미지에 특화 학습된 딥러닝을 바탕으로 해상도와 디테일을 개선합니다. 3가지 모델 패밀리가 스타일리시한 재구성부터 픽셀을 보존하는 충실한 확대까지 다양한 스펙트럼을 지원하며 최대 4배까지 확장할 수 있습니다.

Muapi는 플랫폼 공통의 통합 REST 패턴(단일 API 키, 요청-폴링 흐름, 실제 출력 해상도 기반의 동적 종량제 요금)으로 세 가지 Topaz 패밀리를 모두 제공합니다. 스타일리시하고 선명한 결과물을 원하면 Creative를, 손상된 디테일의 사실적인 복원이 필요하면 Generative를, 원본에 충실한 결과가 필수적이라면 Precision을 선택하세요.

주요 기능

Topaz 이미지 업스케일 모델 비교

요금은 upscale_factor 적용 후 실제 출력 메가픽셀의 시작 블록 단위로 동적 청구됩니다 — 모델별 정확한 요율은 각 플레이그라운드 페이지를 참조하세요.

API를 통해 Topaz로 이미지를 업스케일하는 방법

1. 패밀리를 선택하세요. 새로운 스타일 디테일 생성에는 Creative를, 사실적인 복원에는 Generative를, 충실한 원본 확대에는 Precision을 사용하세요.
2. 원본 이미지 준비 POST /api/v1/upload_file로 업로드하거나 공개 접근 가능한 이미지 URL을 사용합니다.
3. 요청 제출 image_url, model, upscale_factor와 함께 POST /api/v1/topaz-upscale-image-creative, /topaz-upscale-image-generative 또는 /topaz-upscale-image-precision을 호출합니다.
4. 완료 폴링 상태가 completed가 될 때까지 GET /api/v1/predictions/{request_id}/result를 폴링한 후 업스케일된 이미지를 다운로드합니다.

curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/topaz-upscale-image-creative \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "image_url": "https://example.com/photo.jpg",
    "model": "Bloom 2",
    "upscale_factor": 2,
    "creativity": 5
  }'

import requests

response = requests.post(
    "https://api.muapi.ai/api/v1/topaz-upscale-image-creative",
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
    json={
        "image_url": "https://example.com/photo.jpg",
        "model": "Bloom 2",
        "upscale_factor": 2,
        "creativity": 5,
    },
)
request_id = response.json()["request_id"]

result = requests.get(
    f"https://api.muapi.ai/api/v1/predictions/{request_id}/result",
    headers={"x-api-key": "YOUR_API_KEY"},
)
print(result.json())

Topaz 이미지 업스케일 API 자주 묻는 질문