Ein unscharfes Foto in niedriger Auflösung, vierfach vergrößert von beiden Upscalern nebeneinander: dem treuen und dem kreativen. Der komplette Workflow, ohne Konto.
Echter Workflow, echte Ergebnisse. Beweg dich frei und zoome nach Belieben.
Diesen Workflow verwendenDer echte Workflow: dasselbe Familienfoto mit 360 Pixeln speist beide Upscaler, und der Canvas zeigt, was sie trennt.
Auf einen Blick
Ein altes Handyfoto, ein misslungener Scan, ein aus einem Chat gefischtes Bild: dreihundert Pixel breit, Verwacklung, Kompressionsblöcke. Dieser Workflow vergrößert es vierfach. Das Foto geht in den Medien-Node und speist zwei Verbessern-Nodes, jeder auf einen anderen Upscaler eingestellt.
Die beiden tun nicht dasselbe, und genau darum geht es in dieser Vorlage. Topaz Precision bleibt treu: es holt das Detail heraus, das in der Vorlage steckt, hält die Gesichter erkennbar und hinterlässt Artefakte überall dort, wo die Vorlage glatt war, Pullover und Stoffe. Topaz Bloom 2 erfindet das Detail neu: das Foto ist großartig, Materialien und Hintergrund rekonstruiert, doch die Züge driften.
Am Demofoto gemessen, am 1. September 2026: Bloom 2 verändert den Kiefer des Vaters, gibt der Mutter einen Ohrring und macht aus dem Pullover des Jungen saubere Streifen. Prächtig, und nicht mehr ganz dieselbe Familie. Bei einem Familienfoto geht Ähnlichkeit vor Schönheit; bei einem Hintergrund oder Objekt kehrt sich die Abwägung um. Beide Vergrößerungen kosten fünfunddreißig Cent.
Das beschädigte Foto importieren
Niedrig aufgelöst, unscharf, komprimiert: das ist der Anwendungsfall, kein Problem. Der Medien-Node zeigt die Maße der Vorlage, und der Verbessern-Node nennt die Ausgabegröße vor dem Erzeugen.
Die treue Vergrößerung starten
Topaz Precision mit 4x. Diese probiert man zuerst, und oft ist sie die einzige nötige: sie arbeitet aus dem, was im Bild steckt, statt zu erfinden.
Die kreative Vergrößerung starten
Topaz Bloom 2 auf derselben Vorlage, parallel. Es baut die Materialien wieder auf, die die Kompression getilgt hatte, und genau dort sieht man sich die Gesichter genau an.
Mit dem Original vergleichen
Das Ausgangsfoto bleibt neben beiden Ergebnissen auf dem Canvas. Ein verschobener Zug, ein anders geformtes Ohr, ein aufgetauchtes Schmuckstück: das entscheidet, welches der beiden Sie behalten.
Derselbe Canvas, anders eingestellt: jede Variante kostet zwei bis drei geänderte Prompt-Zeilen.
Der direkte Anwendungsfall: eine Aufnahme aus einer Kompaktkamera der 2000er, oder das mit dem Handy abfotografierte Foto. Precision genügt fast immer und ist hier das Richtige, weil die Ähnlichkeit alles ist. Für einen beschädigten Abzug, zerkratzt oder vergilbt, schließt man danach die Restaurierung an.
Ein mit 600 Pixeln gerettetes Motiv trägt kein Plakat. Ein 4x bringt es auf 2400, was sich normal drucken lässt. Lesen Sie vor dem Erzeugen die Ausgabegröße, die der Node nennt: sie sagt sofort, ob es reicht.
Was durch einen Messenger läuft, kommt neu komprimiert und verkleinert zurück. Das Vergrößern holt einen Teil dessen zurück, was die Kompression gefressen hat. Bei unlesbar gewordenem Text hingegen holt es keiner der beiden korrekt zurück.
Das ist das Terrain von Bloom 2. Niemand kennt die genaue Körnung einer Wand oder das Gewebe eines Sofas, also kann ihm niemand vorwerfen, sie zu erfinden. Das Ergebnis überzeugt oft mehr als die Vorlage.
Ein Bild aus einem Bild-Node lässt sich direkt in einen Verbessern-Node stecken. Nützlich, wenn das erzeugende Modell in der Auflösung an die Grenze stößt und das Ergebnis größer gebraucht wird.
Der Verbessern-Node bietet auch Video an, mit ByteDance Upscaler und Topaz Proteus. Die Tonspur der Quelle bleibt erhalten. Diese Vorlage zeigt nur den Bildfall, die Geste ist dieselbe.
Der Fehler, der ein Familienfoto ruiniert. Das Ergebnis ist hübscher, und genau darin liegt die Falle: ein nachgezeichneter Kiefer und ein hinzugefügter Ohrring fallen am Bildschirm nicht auf, wohl aber dem, der die Person kennt.
Ein Bearbeitungsmodell, dem man dreihundert Pixel gibt, restauriert kein Gesicht, es erfindet eines. Es danach zu vergrößern vergrößert nur die Erfindung. Die richtige Reihenfolge ist vergrößern, dann retuschieren.
Ein Upscaler legt im Rauschen ertrunkenes Detail frei, er erschafft keine fehlende Information. Ein Gesicht im Gegenlicht, ein fernes Kennzeichen, drei Pixel hoher Text: was herauskommt, ist plausibel und falsch.
Ein 4x und danach noch ein 4x ergibt nicht sechzehnmal besser, es stapelt die Artefakte des ersten Durchgangs. Reicht die Ausgabe nicht, geht man lieber zur besten verfügbaren Vorlage zurück, statt Durchgänge zu häufen.
Precision, sobald ein Gesicht dabei ist, das jemand erkennen muss. Bloom 2 für einen Hintergrund, ein Objekt, eine Textur, also alles, dessen genaues Detail niemand kennt. Im Zweifel beide erzeugen: der Canvas legt sie nebeneinander und die Antwort springt ins Auge.
Nein, und das ist die ehrliche Grenze der Übung. Ein Upscaler holt vorhandenes, im Rauschen ertrunkenes Detail zurück; er lässt kein Gesicht im Gegenlicht und keinen zu kleinen Text wieder auftauchen. Was Bloom 2 in solchen Fällen herstellt, ist plausibel, nicht wahr.
Danach. Ein Bearbeitungsmodell, dem man dreihundert Pixel gibt, erfindet ein Gesicht, und ein vergrößertes erfundenes Gesicht bleibt ein erfundenes Gesicht. Erst vergrößern, dann retuschieren, wenn das Ergebnis es verlangt.
Fünfunddreißig Cent für beide 4x-Vergrößerungen. Der Preis steht vor dem Klick auf jedem Node und hängt von der AUSGABEgröße ab: ein großes Bild zu vergrößern kostet mehr als ein Vorschaubild.
Rund anderthalb Minuten gegen wenige Sekunden, weil es die Materie neu erzeugt, statt sie zu interpolieren. Genau das macht es je Megapixel auch deutlich teurer. Der Node nennt den Preis, bevor er startet.
Nein. Ihre Medien bleiben in Ihrem Bereich, sie gehen in kein Training. Die Frage wiegt hier umso schwerer, da es sich um Familienfotos handelt.
Ja, der Canvas läuft mobil und das Foto entsteht direkt im Medien-Node, sodass sich ein auf dem Tisch liegender Abzug bearbeiten lässt. Der Leitfaden mobil erstellen beschreibt die Canvas-Gesten mit dem Finger.
Die Restaurierung repariert physische Schäden, Kratzer, Knicke, Flecken, und koloriert. Diese hier repariert nichts: sie fügt Pixel hinzu. Beide ergänzen sich, und die Reihenfolge lautet zuerst vergrößern.
Ein Foto mit KI scharf machen
Diesen Workflow verwendenKostenloses Konto, ohne Kreditkarte. Der Workflow öffnet sich vorausgefüllt in deinem Canvas.
Topaz Precision
Flux Kontext