Topaz Video Upscaler
Topaz Video Upscaler 是 Kyeo AI 当前接入的视频增强页，但它不是视频改写模型，也不是视频生成页。当前站内它只收 1 段源视频和 `1x / 2x / 4x` 倍数，真正的判断顺序不是“镜头要不要重写”，而是这条视频内容已经定了没有，以及你现在需要的是更清楚的交付版本，还是一条全新的改写流程。
一句话了解
这个模型怎么样？
Topaz Video Upscaler 当前已经接入 Kyeo AI 的AI 视频模型工作流。相比只看模型名或外部宣传页，这个页面更关注真正影响选型的内容，包括能力标签、成本结构、参数控制、上传限制、适用任务与替代候选。对于想做长期模型运营和 SEO 内容沉淀的站点来说，这些信息比一句“最好用”更有价值。
关键参数一览
帮你快速评估这个模型和你的业务场景是否匹配。
它还叫什么
同一个模型在官方文档、社区讨论和 API 接入层可能有不同叫法，这里帮你统一整理。
用户常见问题
这些问题和关键词结合公开资料、同类页面写法和当前站内接入边界整理，帮你更快做出选择。
选型指南
还在纠结用哪个模型？先看这几个关键决策点。
如果你已经有现成视频，内容也已经定了，剩下的问题只是清晰度、分辨率和交付观感不够稳，Topaz Video Upscaler 更值得优先试。它更像增强页，不是改写页。
如果你想围绕原视频做重写、重演、风格迁移，先去 Runway Aleph 或 Luma Modify Video；如果你还没有最终视频，只是在选生成或编辑工作流，就先看 Wan 2.7 Video。这页只解决增强，不负责重写和生成。
先拿一段最典型的现有视频分别试 `1x / 2x / 4x`，重点看噪点、边缘、压缩痕迹和主体是否被放大得更难看；只有当素材本身够稳时，高倍数才真正有意义。
用户常搜的对比
这些是用户在搜索引擎里真正会搜的对比问题，帮你快速定位差异。
模型横向对比表
正在纠结选哪个？这张表帮你一眼看清当前模型和替代方案的核心差异。
实际使用体验
不是复读官网宣传，而是基于真实使用场景的观察和判断。
视频增强页最怕被写成视频改写页
当前站内最特别的地方，是 `1x / 2x / 4x` 固定同价
能力详解
当前接入是纯视频增强动作，不做重写
素材边界同样很窄
当前价格重点不在倍数分层，而在固定口径
适合做什么
已有短视频的交付前清晰度升级
旧视频或压缩视频的再次整理
剪辑前的素材提清
提示词技巧
这页先看素材质量，不看 prompt
虽然当前同价，也要先做小样验证
内容不对时，先回到改写或生成页
为什么选它
使用前要知道
可调参数
帮你快速评估这个模型和你的业务场景是否匹配。
积分消耗
当前模型在 Kyeo AI 内按固定档位计费，单次消耗 12 积分。
批量出图或出视频前，建议先用同一组素材在当前模型和同类候选之间做 AB 测试，确认效果后再批量跑，避免浪费积分。
常见问题
同类模型推荐
还没决定用哪个？顺手对比一下这几个同类候选。
Runway Aleph
Runway Aleph 是 Kyeo AI 当前接入的 Runway 深改写页，不负责从零生成第一段镜头，而是拿现有视频做重演、重写和再风格化。它更像“母版已经有了，接下来怎么把这条片子改成另一版”的工作流，而不是普通视频生成页上的附加按钮。
Luma Modify Video
Luma Modify Video 是 Kyeo AI 当前接入的轻量视频改写页，核心价值在于围绕已有视频做局部重构、风格变化和版本衍生。它不是从零生成页，也不像 Aleph 那样更偏重演式深改写，而更像“先用一条现有片段快速试几版改法”的路径。
信息来源
页面内容基于厂商资料、模型家族说明和 Kyeo AI 平台接入配置整理。
当前页面优先以 Topaz Video AI 官方产品页、工作区 KIE《Topaz 视频优化》/《Topaz 定价说明》、KIE 对齐记录与 Kyeo 平台接入代码为准。当前站内版本只承接 `video-to-video`，上游只接收 `video_url + upscale_factor`；提示词当前不展示，也不会参与上游请求。当前前台开放 `1 / 2 / 4` 三档倍数，但公开价格截图只确认到合并后的 `1x / 2x / 4x = 12`，所以站内当前统一按固定 12 积分执行。
当前 KIE 文档明确给出上游只接收 `video_url` 与 `upscale_factor`，支持 `1 / 2 / 4`。
当前工作区价格说明只明确确认到合并后的 `1x / 2x / 4x = 12`。
当前站内固定 provider model 为 `topaz/video-upscale`；提示词不展示，也不参与上游请求。