一個驗證,對應所有 provider
一組 RunAPI key 即可解鎖整個 catalog。無需分開帳戶,亦無需為每個整合輪換密鑰。
透過 RunAPI 使用 Topaz API,包含 model skill、統一驗證與按用量計費。
curl -X POST https://runapi.ai/api/v1/topaz/upscale_image \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "topaz-upscale-video",
"image_url": "https://cdn.runapi.ai/public/samples/upscale.jpg"
}'
import { TopazClient } from "@runapi.ai/topaz";
const client = new TopazClient();
const result = await client.upscaleImage.run({
model: "topaz-upscale-video",
image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/upscale.jpg",
});
<?php
require __DIR__ . "/vendor/autoload.php";
use RunApi\Topaz\TopazClient;
$client = new TopazClient();
$result = $client->upscaleImage->run([
'model' => 'topaz-upscale-video',
'image_url' => 'https://cdn.runapi.ai/public/samples/upscale.jpg',
]);
require "runapi/topaz"
client = RunApi::Topaz::Client.new
result = client.upscale_image.run(
model: "topaz-upscale-video",
image_url: "https://cdn.runapi.ai/public/samples/upscale.jpg"
)
npx skills add runapi-ai/topaz -g
# Claude Code
claude mcp add runapi -s user -- npx -y @runapi.ai/mcp
# Codex
codex plugin install runapi-mcp@agents
# Cursor / Windsurf / VS Code
npx @runapi.ai/mcp init cursor
Topaz Labs 提供 AI 驅動的圖片及影片放大功能,使用專門為增強細節、降低噪點及提高解像度而訓練的深度學習模型,不會產生瑕疵。
| Endpoint | 解析度 | 時長 | 價格 | |
|---|---|---|---|---|
| upscale_image | — | — | $0.10-$0.20 / 次請求 |
以下為 topaz-upscale-image 的定價。其他變體保留各自的 endpoint 定價。
挑選符合輸出類型、品質門檻與延遲目標的模型與變體。
設定 RunAPI key,並在 coding workspace 安裝 model skill。
使用 skill 指引,在你的 app 內加入模型功能。
透過 task ID 查詢、在支援時串流,或處理 webhook callback。
一組 RunAPI key 即可解鎖整個 catalog。無需分開帳戶,亦無需為每個整合輪換密鑰。
按次以 USD 收費,每月結算。失敗的生成不會收費。
型別化 schema 與 setup 備註打包在 model skill 內,讓實作從正確契約開始。
Topaz 支援圖片最高 4× 放大及影片最高 4× 放大,能還原細節而不引入瑕疵。
不會——Topaz 使用專門訓練的神經網絡增強細節及降低噪點,同時避免憑空生成紋理或振鈴瑕疵。
可以——影片放大端點處理影格時會保持時間一致性,避免影格之間出現閃爍。
圖片支援 JPEG、PNG 及 WebP;影片支援 MP4 及 MOV。來源檔案大小應低於 API 文件列明的上限。
透過 RunAPI,Topaz 提供圖片放大及影片放大。兩個端點在放大過程中亦會進行降噪及細節增強。
先選最平而且符合你質素要求的版本。大多數團隊會先用快速版本,之後再升級到 pro 用於正式生產。