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    AI模型参考工具模型Topaz Image Upscaler

    Topaz Image Upscaler

    Topaz Image Upscaler 是一款强大的AI图像增强工具,可以将图像放大至原始分辨率的4倍,同时保留和增强细节。

    概览

    属性
    提供商Topaz Labs
    成本800 积分
    类型图像工具
    输入图像
    输出图像

    最佳用途

    • 照片修复 — 增强旧照片或低质量照片
    • 人脸增强 — 使用AI改善面部细节
    • 打印准备 — 为大幅面打印放大图像
    • 专业品质 — 商业级增强
    • 细节保留 — 保持纹理和精细细节
    • 多种用例 — 针对不同内容类型的不同模型

    输入

    图像(必需)

    要放大和增强的图像。

    连接颜色: 蓝色(图像)

    配置

    增强模型

    类型: 选择
    默认: Standard V2

    为您的内容类型选择最佳模型:

    模型最适合
    Standard V2通用图像,大多数用例
    Low Resolution V2非常小或高度压缩的图像
    High Fidelity V2最大细节保留
    CGI3D渲染和CGI艺术
    Text Refine包含文字的图像
    Recovery损坏或旧照片
    Recovery V2改进的照片恢复
    Redefine创意增强和艺术效果

    放大倍数

    类型: 滑块
    范围: 1 - 4
    默认: 2

    图像放大倍数。例如,2x将宽度和高度都翻倍。

    主体检测

    类型: 选择
    默认: 全部

    控制增强图像的哪些部分:

    • 全部 — 增强整个图像
    • 前景 — 聚焦于前景主体
    • 背景 — 聚焦于背景

    人脸增强

    类型: 开关
    默认: 开启

    为人像和有人物的照片启用AI人脸增强。

    人脸增强强度

    类型: 滑块
    范围: 0 - 1
    默认: 0.8

    应用人脸增强的强度。较高的值会产生更显著的改善。

    人脸增强创意度

    类型: 滑块
    范围: 0 - 1
    默认: 0

    控制AI可以修改面部特征的程度。保持低值以获得逼真的结果,增加以获得更艺术的增强。

    输出格式

    类型: 选择
    默认: JPEG

    选择输出图像格式:

    • JPEG — 文件更小,适合网络
    • PNG — 无损质量,文件更大

    输出

    类型: 图像
    连接颜色: 蓝色(图像)

    增强后的图像可以连接到:

    • 其他图像处理工具
    • 视频生成模型(作为起始帧)
    • 下载节点

    用例

    照片修复

    模型: Recovery V2
    放大: 2x
    人脸增强: 开启
    人脸增强强度: 0.8
    

    以改善的清晰度和细节修复旧家庭照片。

    人像增强

    模型: Standard V2
    放大: 2x
    人脸增强: 开启
    人脸增强强度: 1.0
    主体检测: 前景
    

    创建具有增强面部细节的惊艳专业人像。

    产品摄影

    模型: High Fidelity V2
    放大: 4x
    人脸增强: 关闭
    主体检测: 全部
    

    为高分辨率目录和营销放大产品图像。

    3D渲染增强

    模型: CGI
    放大: 2x
    人脸增强: 开启(如果有人脸)
    

    增强3D渲染和CGI艺术作品,同时保留数字外观。

    带文字的图像

    模型: Text Refine
    放大: 2x
    人脸增强: 关闭
    

    放大截图、文档或带文字的图像,同时保持文字清晰。

    比较

    特性Topaz Image UpscalerCrystal Upscaler
    最大放大4x8x
    增强模型8个专业1个通用
    人脸增强高级带创意基础
    主体检测
    成本800积分1000积分
    最适合多种内容类型最大放大

    最佳效果提示

    1. 选择正确的模型 — 将增强模型与您的内容类型匹配
    2. 从2x开始 — 在使用4x之前先测试2x
    3. 调整人脸设置 — 对于人像,尝试不同的强度
    4. 保持低创意度 — 为了逼真的结果,将人脸创意度保持在0
    5. 使用主体检测 — 将增强集中在最重要的地方
    6. 检查文字质量 — 对带文字的图像使用Text Refine模型

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