Modern diffusion-based upscaler.
用 1000 次连续调用跑测,统计 p50/p95 延迟、token 成本、错误率,对比 OpenAI 官方 / Anthropic 官方。
Modern diffusion-based upscaler. 底层基于 custom diffusion upscaler,OpenAI 兼容协议,一个 base_url 切过来即可,无需重写 SDK。
官方 API 价格高、延迟不稳定、还要为不同模型写多套 SDK。我们用一个 OpenAI 兼容网关把 GPT-4o / DALL-E / Claude / Gemini / gpt-image-2 全聚合,价格只到官方的 16%,错误率 0.4%。
基于 custom diffusion upscaler + 异步队列。前 100 次免费,无需绑卡。
去 api.tutujin.com/console 注册,控制台首页就是 sk-xxx。前 100 次免费额度自动到账,无需充值。
用任意 HTTPS 客户端构造请求:Authorization 头放 sk-xxx,body 放图片或 prompt,POST 到 /v1/image/upscale。OpenAI 兼容协议——改一个 base_url 即可,SDK 不用换。「upscale image api print」相关的所有调用模式都已支持。
调 /v1/image/upscale,用 multipart 或 JSON 都行,2 秒内回结果。指定模型参数(model=custom diffusion upscaler、size、quality)。
curl -X POST https://api.tutujin.com/v1/image/upscale \ -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \ -F "image=@input.jpg" \ -F "model=custom diffusion upscaler"
返回的 image_url 直接用,CDN 已缓存。批量任务可用 /v1/batch 异步队列,单批 5000 张。
1000 次实测平均价 / 速度,按 list price 折算(人民币)。
| 方案 | 模型 / 路径 | p50 速度 | 单次成本 | 1000 次省 |
|---|---|---|---|---|
| 推荐 土土金 · custom diffusion upscaler | custom diffusion upscaler | p50 4.2s | ¥0.16 | — 基准 — |
| 竞品 A OpenAI 官方 | gpt-image-2 high | p50 5.1s | ¥1.00 | 省 ¥840 |
| 竞品 B Midjourney | v7 web queue | p50 75s | ¥0.40 | 省 ¥240 |
| 手工 Photoshop / 外包 | human | 3 工作日 | ¥30.00 | 省 ¥29840 |
Diffusion-based vs GAN-based. We hallucinate plausible detail (skin pores, fabric weave) instead of just sharpening. Trade-off: 2× slower than ESRGAN, much better quality.
Face-aware mode runs a separate face restoration pass (CodeFormer) for clean eyes/lips/teeth. Default ON for portraits.
Output is at native resolution; you set DPI in your print software. For 4500×5400 POD prints, start with a 1125×1350 source for clean 4× upscale.
1024×1024 → 4096×4096 in 6-8s. Batch parallelism brings 100 images to ~90s.
$0.01/image at the standard tier. Print-quality 4× upscale: $0.02/image.
按你当前需求的客群(开发者)智能挑选 —— 内链让爬虫高效穿透 30 个工具页。
本页结论引自下列第三方资料,仅供进一步学习。