Der Topaz Video Upscaler macht aus unscharfem Material in niedriger Auflösung sauberes, gestochen scharfes Video. Quell-Clip senden, 1×, 2× oder 4× wählen, und der Topaz Video Upscaler liefert ein optimiertes Render zurück — abgerechnet pro Sekunde des Quellvideos.
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Credit-basiert — 1 Credit = 0,001 USD. Du zahlst nur für erfolgreich abgeschlossene Generierungen.
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Topaz Video Upscaler ist das Videoveredelungsmodell von Topaz Labs, auf reAPI als ein asynchroner Endpoint mit nur zwei Parametern verfügbar: der URL eines Ausgangsclips und einem Skalierungsfaktor von 1×, 2× oder 4×. Es stellt Details und Schärfe in vorhandenem Material wieder her, statt neue Bilder zu erzeugen; abgerechnet wird pro Sekunde der serverseitig gemessenen Länge des Quellvideos — ein Tarif für 1×/2×, ein höherer für 4×.
Echte Workflows und produktionsreife Use Cases, die du mit diesem Modell bauen und ausliefern kannst.
Gib körnige, komprimierte oder Sub-HD-Clips an den Topaz Video Upscaler weiter und erhalte ein saubereres, schärferes Render zurück. Er rekonstruiert feine Details und reduziert Unschärfe, während Bewegung und Timing des Originals erhalten bleiben.
Clip hochskalierenEinmal drehen, überall ausspielen. Lass Exporte mit 2× oder 4× durch den Topaz Video Upscaler laufen, um gestochen scharfes 4K für Shops, Anzeigen und Großbildwiedergabe zu erreichen — kein neuer Dreh, keine manuelle Bildbearbeitung, nur eine Quell-URL und ein Skalierungsfaktor.
Lass den Topaz Video Upscaler Clip für Clip abarbeiten und überlass die Rechenarbeit der Cloud. Da jeder Job asynchron läuft und pro ermittelter Sekunde abgerechnet wird, skaliert er von einer einzelnen Schlüsselaufnahme bis zum kompletten Backkatalog — ganz ohne lokale GPU.
Der Topaz Video Upscaler vergrößert Bilder um 1×, 2× oder 4× und bringt Sub-HD-Material in Richtung sauberes 4K. Ein Parameter wählt den Faktor; der Request-Body bleibt gleich.
Mehr als eine Größenänderung — der Topaz Video Upscaler rekonstruiert Kanten, Texturen und feine Details, damit hochskaliertes Video scharf statt gestreckt aussieht. Basiert auf dem Produktionsmodell von Topaz Labs.
Die Abrechnung des Topaz Video Upscaler erfolgt pro Sekunde des Quell-Clips, serverseitig anhand der echten Länge gemessen statt anhand einer Client-Schätzung. Die 4×-Stufe kostet pro Sekunde mehr als 1× / 2×. Fehlgeschlagene Jobs werden automatisch erstattet.
Beide skalieren Video hoch und bereinigen es, aber das eine ist ein gemanagter API-Aufruf und das andere eine Pipeline, die du selbst baust und betreibst. So schlägt sich der Topaz Video Upscaler gegen ein selbst gehostetes Real-ESRGAN — basierend auf öffentlich dokumentiertem Verhalten.
Der Vergleich gibt das zum Zeitpunkt der Erstellung öffentlich dokumentierte Verhalten wieder. Modellverhalten und Preise können sich ändern; prüfe die Preiskarte oben und die API-Dokumentation für aktuelle Werte.
Registriere dich und hol dir einen Schlüssel aus dem Dashboard. Kostenlose Credits decken deine ersten Topaz Video Upscaler-Aufrufe ab — keine Karte erforderlich.
ÖffnenPOST an /api/v1/videos/generations mit model = topaz-video-upscaler, einer video_url und einem upscale_factor. Der Topaz Video Upscaler gibt sofort eine task ID zurück.
ÖffnenGET /api/v1/tasks/:id, bis status auf completed steht. Lade den optimierten Clip aus output.video_urls[0] herunter und liefere ihn aus.
ÖffnenSofort einsetzbarer Code und die vollständige Parametertabelle.
curl -X POST https://reapi.ai/api/v1/videos/generations \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "topaz-video-upscaler",
"video_url": "https://example.com/source-480p.mp4",
"upscale_factor": "2"
}'Synchron abgelehnt, das fehlerhafte Feld wird benannt. Enum-Werte, Bereiche und URL-Felder prüfen — es wird nichts berechnet.
401 bedeutet fehlender/ungültiger Bearer-Key; 402 bedeutet, die Reservierung übersteigt das Guthaben. Keys und Credits in der Konsole verwalten.
Referenzmaterial und Ausgaben durchlaufen eine automatische Prüfung. Abgelehnte Tasks schlagen mit klarer Fehlermeldung fehl und werden voll erstattet.
Ein fehlgeschlagener Task wird nie berechnet — die Reservierung wird automatisch erstattet. Task-ID behalten und erneut versuchen.
Häufige Fragen zu diesem Modell.
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