Topaz Gigapixel AI 是一款由 Topaz Labs 开发的基于深度学习算法的 AI 图像放大增强与无损放大软件,亦称 Topaz Gigapixel Pro。它能够将低分辨率图像无损放大至 600%,通过 AI 细节恢复与模糊修复技术显著提升图像清晰度,同时支持人脸智能优化与批量处理。本版本为绿色便携版,已解锁完整功能,无需安装、不写入注册表,下载解压后即可直接使用。
- AI 无损放大:采用深度学习算法,可将低分辨率图像放大至 600% 而不丢失细节,自动恢复纹理与边缘清晰度,远超传统插值放大效果。
- 多模型增强引擎:内置 Wonder 3 通用增强模型与 High Fidelity v3 高保真模型,适配模糊低细节图、伪分辨率图及 6MP 以上 RAW 文件,自动推荐最佳设置。
- 人脸修复 3.0:Recover Faces 3 人像级人脸修复技术,结合 NeuroServer 模型加速,使人脸修复更自然真实,处理速度提升 3 倍以上。
- NeuroStream 显存优化:NeuroStream 与 NeuroServer 双核心技术大幅降低显存需求,可将大模型显存占用降低 95%,使高端云端模型也能在本地运行。
- 多格式支持:支持 JPEG、PNG、TIFF、HEIC、JXL 等多种图片格式输入与输出,兼容 RAW 文件处理,满足摄影师与设计师的专业需求。
- 批量处理:支持批量导入图片进行自动化放大与增强处理,大幅提升工作效率,适合需要处理大量图片的用户。
- 云端协同:支持云端上传处理,本地运行门槛为 NVIDIA/AMD 8GB 以上显存或 Apple Silicon 16GB 以上内存,灵活适配不同硬件配置。
- 绿色便携:免安装设计,不写入注册表、不修改系统配置,下载解压后即可运行,已解锁全部功能无需激活。
Topaz Gigapixel AI 官方更新日志
https://community.topazlabs.com/c/topaz-gigapixel/topaz-gigapixel-releases/128
v1.3.3
修复导出路径记忆丢失问题,解决随机闪退与运行卡顿等稳定性问题;修正订阅弹窗价格显示错误,修复裁剪功能图标缺失;修复 macOS 端安装时模型校验卡住问题,并解决其他零星闪退。
v1.3.2
升级图像处理引擎与算法,新增图片格式支持并修复人脸渲染问题;优化双端安装流程,解决中文路径兼容及模型下载超时等问题;修复云端上传文件命名错误,解决缩略图生成时闪退;优化续费提示弹窗文案,修复登录报错显示在旧弹窗的问题;修复应用程序无法正常合并多个运行实例及其他闪退问题。
v1.3.1
更新图片处理底层库,修复打开 HEIC 图片闪退的多个问题;新增 JXL 格式图片支持;更新 AI 修图功能包;修复人脸修复 3.0 版本人脸显示异常问题;Windows 安装包支持含中文的文件夹路径;简化续费弹窗文案;修复 Mac 安装时模型解压偶发卡死;解决 Windows 安装程序崩溃问题;优化模型下载超时处理逻辑;修复云端上传临时文件命名错误;修复旧弹窗误弹登录失败提示;解决缩略图生成时闪退;修复多窗口无法合并问题。
v1.3.0
新增 Recover Faces 3 人像级人脸修复技术,使人脸修复效果更加自然真实;Wonder 3 模型搭配 Recover Faces 3,通过 NeuroServer 读取模型,处理速度提升 3 倍以上。
v1.2.0
推出 NeuroStream 和 NeuroServer 两项核心技术,大幅降低显存需求,使大模型也能在本地运行。新增 Wonder 3 通用增强模型(适合模糊、低细节、伪分辨率图,支持 2 级强度调节并自动推荐最佳设置)和 High Fidelity v3 模型(针对 6MP 以上 RAW 文件,锐化细节、生成更真实纹理,优化自然场景和皮肤表现);Wonder 2 模型支持本地渲染,处理更快更私密;NeuroStream 服务可将大模型显存占用降低 95%,高端云端模型也可本地运行。
操作系统:Windows 10 及更高版本 64 位
运行库:VC++ 运行库
显卡:部分模型需 8GB 以上显存的独立显卡(NVIDIA / AMD)
Apple Silicon:16GB 以上内存
注意事项:请勿将软件安装或存放在含中文名称的路径下,否则调用模型时会报错从而导致闪退
本版本为绿色便携版,免安装解压使用,已解锁免激活。
使用步骤
1. 下载并解压压缩包至纯英文路径目录下(切勿使用含中文名称的路径)。
2. 运行主程序即可启动 Topaz Gigapixel AI,无需安装、不写入注册表。
3. 首次使用时软件会自动下载所需 AI 模型文件,请确保网络畅通。
4. 导入图片后选择放大倍数与增强模型,点击处理即可获得高清放大图像。






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