有名创作人Dave Clark的人工智能作品得到数百万次不雅观看。他表示，图像放大的秘密武器除了黑马工具Magnific AI，还有Topaz这一功能强大的老牌软件。
2005年，Topaz Labs由Albert Yang（杨峰）在美国德克萨斯州成立，其子Eric Yang（杨伟雄）于2008年作为联合创始人卖力网络与营销，父子共同运营公司。Tracxn显示其投资者包括Shinhan Venture Investment，未透露韶光与金额。
据悉，杨峰经年潜心研究图像处理。他曾是哈尔滨工业大学图像处理和模式识别讲师，随后前往加拿大滑铁卢大学修完博士学位。他自1991年从事DSP工程事情，在ArrayComputing、Nortel、Opti等公司担当工程师或架构师，并于1997年开始创业。杨峰联合创立了Techwell（被Intersil收购）、Fortemedia，开拓低本钱IC和其他产品，并遍及了小型麦克风阵列。他在2005年创立Topaz Labs后，直至2021年退居幕后担当顾问。
Topaz Labs的官网宣扬语是：“利用AI最大限度地提高视觉质量。”它专注于视频和图像增强，以其图片、视频后期处理的降噪和锐化功能强大有名。当前，Topaz Labs的工具包含Photo AI、Video AI两类。
官网显示，Topaz Labs工具组处理了超10亿张图像，环球有包括亚马逊、Apple、微软、迪士尼等超100万用户。
降噪、锐化不输PS
近年，AIGC运用日益增多，在网页和云端“卷”了起来。Topaz Labs没走这条热门路径，它与Adobe类似，面向图像和视频专业人士供应系列PC端AI产品。
在专业领域中，拍照师处理相机照片便会采取Adobe Photoshop和Lightroom、Camera Raw、DxO Optics Pro、Capture One、Topaz等本地软件，根据喜好进行细节调度Jpeg或RAW格式照片的细节。个中，Topaz产品中去噪和锐化功能广受好评。有用户评论：“纵然是裁剪严重的废片，Topaz也可能将无用变为可用。”
从产品先容来看，Topaz的软件有3种架构。
其一是独立的运用程序，每一款软件专注一个功能，安装电脑本地后利用。至今，Topaz Labs推出的产品包括Topaz Studio（专业图像编辑器）、Topaz Adjust AI（HDR渲染）、Topaz Sharpen AI（智能锐化）、Topaz Gigapixel AI（图片无损放大）、Topaz Enhance AI（视频无损放大）、Topaz DeNoise AI（图片降噪）、Topaz Mask AI（抠图）以及JPEG转RAW等。
其二是在Adobe Photoshop、Lightroom种作为滤镜插件互助利用。通过打开PS或LR的编辑办法来利用插件。
其三是集成上述产品功能后的编辑器，如Photo AI、Video AI。photo AI的套组工具能实现AI无损放大、图像高清，降噪、抠图、调色、转格式等。Video AI则能放大增强、去除隔行、运动插值补帧和抖动稳定。其新产品Gigapixel7专注于利用AI无损放大图像。
2022年9月，Topaz Labs整合了DeNoise AI、Gigapixel AI和Sharpen AI三种功能推出Topaz Photo AI，主打放大、降噪和锐化，并能添加真实细节，帮助提高RAW文件的基本质量。据称，已购买这三种功能产品的用户可自行领取安装包。
据先容，该工具软件摒弃了Photoshop界面的繁琐运用，独立程序中留下三个功能按钮和图片预览界面，也可以作为Photoshop的插件运行。利用者上传图片后，Topaz Photo AI将自主扫描照片主体和人脸，并用黄色框与赤色遮罩标记，其Autopilot剖析图像的噪点、失落焦、模糊、低分辨率和镜头畸变等毛病后进行自动校正。
自动处理后，用户可以连续编辑，如其可在锐化中自由选择5种AI模型，进行参数调试。
再来看实际利用效果。以一张街边流浪猫的图像为例，选用放大至2倍、降噪功能后，能明显看到图像分辨率提升，猫的毛发线条清晰。美中不敷的是，若全图选用智能放大，地面也呈现了与毛发类似的纹理。
在锐化方面，与Photoshop2024智能锐化比拟，Topaz Photo AI的成像结果自然一些，没有过度曝光。
在降噪方面，拍照师Mike Tomkins在Dpreview中评测比拟了拍照界推举的RAW处理器DxO PhotoLab的DeepPRIME与初版Topaz Photo AI的降噪效果。
比拟两者降噪效果可以看出，DeepPRIME-XD图片效果最好，其色调较原图更加通亮，纹理图样清晰。但不可否认Topaz Photo AI增强版保留的木质实感更强，在噪点喧华的图像中留下了干净可用的结果，但色调阴暗。
Mike比拟后指出，Topaz Photo AI图像修复与Photoshop比较，在纠正曝光和白平衡方面存在毛病，即对曝光严重不敷、过度曝光、动态范围极度、色偏过大的图像无法自动修设备哀求复。
Topaz Photo AI定价为199美元一套，2023年9月更新至Photo AI 2。官网显示，第二版修复了初版的照明问题，能提升弱光、非范例环境、快速移动中的拍摄工具的视觉质量，这一版也推出了模糊人脸细节增强功能，并表示将很快推出肃清滋扰功能。
然而，Photo AI 2在“调度照明”和“平衡颜色”方面做的升级没能全然赢得好评。只管拍照爱好者Parker推举Photo AI 2，他也同样赞许，“我在将照片导入Photoshop的过程中已经纠正镜头、调好了曝光和色彩平衡，Topaz该当专注于他们善于的降噪和锐化。”
对其主打的降噪功能，有拍照师评价，希望能利用完备手动的Photo AI遮罩笔刷来实现微调，实现更多的用户掌握。如果照片的噪点修复完备由算法掌握，将会涌现过于平滑的处理，反而“捐躯”了一些主要细节。
对此，其另一紧张技能Topaz Gigapixel AI专注图像放大增强，目前独立产品已更新至 Gigapixel7。产品描述表示其能增强毛皮和羽毛的细节、改进边缘锐度和清晰度、平滑边缘及添加真实、自然的细节。据用户评测，独立产品细节处理较Topaz Photo AI出色。
此外，2023年11月，Topaz Video AI 4.0最新版本发布，定价为299美元一套。它集成了修复、插帧、降噪等多种功能。据官网先容，Video AI界面与Photo AI类似，由2个预览UI并排组成，其对视频增强供应了6种模型，能做到将360p视频提质至4K，16倍慢动作镜头转换，进行120FPS插帧，稳定比赛运动镜头，去除快速移动场景模糊，增强面部修复，以及基本的画面降噪等。
须要把稳的是，Topaz系列产品对电脑设备有处理器和显卡哀求，如Photo AI须要NVIDIA GTX 980 Ti或更高版本，Video AI须要NVIDIA GTX 900或更高版本。
10年研究，24年创业
对DSP和图像处理，Albert Yang（杨峰）在学界和业界已深耕多年。他从1997年开始创业，2021年退居幕后，在音频、图像领域留下优质产品。
1982年，哈尔滨工业大学笔墨研究室成立，研究汉字、图形、语音、打算机掌握研究。彼时，杨峰从哈尔滨工业大学本硕毕业，在组内做中文语音识别研究，并开始在校担当多年DSP、模式识别和图像处理的课程讲师。之后，他前往加拿大滑铁卢大学学习打算机视觉博士学位。
毕业后，杨峰的就业经历不是非常顺利。
1991年，杨峰在加拿大的第一份全职事情，是在Array Computing做卫星成像、声呐和基于DSP的雷达扫描转换器。他在通电缆时从办公室的天花板上摔了下来。事情一年多，杨峰身体状况不算太好，很快失落业了。
幸好朋友Yalin雪中送炭，先容杨峰到Nortel担当托管安全做事软件架构师。杨峰进入的是Nortel主要部门DMS，后来辗转调换部门，事情4年。杨峰在领英描述：“到末了，我创造我并不适宜大公司的环境。”
辞去事情，杨峰去一家专研芯片初创公司Opti当高等DSP工程师。当时，英特尔CPU称霸市场，Opti也转向条记本芯片组，但失落败了。杨峰知道公司正在走下坡路，一眼望得到头。
当机立断，1997年的夏天，杨峰开始自己的连续创业之路，这一次他亲手打开有条有理的新篇章。
他来到加州，联合创立半导体公司Techwell，担当了4年CTO，在仿照IC年代开拓稠浊旗子暗记视频处理IC，用于处理录像机、汽车仪表盘和后座LCD视频芯片。2006年Techwell在纳斯达克IPO，2010年被Intersil以3.9亿美元收购。
2000年，他在硅谷联合创立Fortemedia，担当CTO，研究小型麦克风阵列在语音识别早期阶段集成入打算机和免提电话中，吸收清晰的旗子暗记，让其专业语音消噪芯片具有性价比。“现在我看到许多产品配备了两个或多个麦克风，都不免微笑。”
由于家庭缘故原由，2005年，他回到达拉斯，拍照这项业余爱好也被捡了起来。杨峰从音频领域走向图像处理领域。
他在播客中表示：“音频旗子暗记处理和语音降噪和图像处理各有特点，而总体上非常相似。”
因不满意现有图像后期工具，杨峰动手做了插件并发布至互联网，得到了其他人的关注，Topaz Labs由此而来。
杨峰表示：“在过去，去噪是一种艺术，也是一种技能。有效去噪并保留细节，对拍照师来说非常有代价。”据透露，“Topaz”名字来自《暗黑毁坏神2》中的黄宝石，紧张用于给装备镶嵌提升战力，因此Topaz创立初衷是缩小新技能与拍照师有效工具的差距。
图片去噪成为Topaz Labs的招牌功能，2008年，杨峰首次演示了Topaz DeNoise，自此，它已成为部分专业人士图像规复和编辑的紧张工具。
他称，Topaz Labs是第一个将深度学习用以超分辨率产品化的公司。
20世纪90年代，超分辨率这个术语在研究领域开始盛行，常日指利用多个图像的信息在一个更大的图像中规复细节。
然而，早期算力无法实现超分辨率。早在杨峰博士论文期间，他就创造利用属性图描述场景完成物体识别非常困难，杨峰开始做深度学习项目，考试测验用神经网络做基本特色检测。杨峰回顾，“人类深层神经网络常日上百层，当时我考试测验以两层神经网络在一台大型打算机上演习了几个月，也难以让机器人完成打算机视觉任务。”
2012年，AlexNet利用两块英伟达的GPU来为模型供应算力，打响深度学习在打算机视觉领域研究热潮“第一枪”。GPU也让Topaz Labs有了真正的改变。“我对一个游戏级别的GPU的处理能力都感到惊异，更不用说打算机专用的GPU了。”
Topaz Labs和英特尔互助开拓了Gigapixel AI发行版，利用人工智能和深度学习方法放大和深度学习来放大图像。据称，Topaz Labs为紧张产品DeNoise、InFocus 等供应代价超800万美元的免费升级，更新为DeNoise AI、Sharpen AI等（2020年转向付费）。
“从理论上来讲，信息无法逆转，图片破坏不可逆，AI和深度学习完备改变了这一点”，杨峰说。
2019年1月，杨峰发文表示Topaz Labs结合AI已成功做出“JPEG到RAW”这一不可能的逆转。他在文中写道，人们利用相机拍出的图片转为人类眼睛色彩50%的sRGB，在经由JPEG压缩后数据量再减少。而AI经由人工神经网络学习大量原始图像后弥补细节。Topaz Labs在增强（Gigapixel）和降噪（Clear）的研究根本上加上了履历整的网络架构，实现了让成图“看起来”和RAW图像一样好。
杨峰指出其深度学习研究能在图像和音频旗子暗记处理领域成功的缘故原由，是由于有大量可用的数据演习，以及GPU带来的根本性改变。
值得把稳的是，只管已有更便捷的云端技能，在运用端口上Topaz Labs依然选择开拓PC端软件，如近年的Video AI。2020年，英伟达播客主持人Noah评价：基于打算机本地的深度学习运用非常少见，因难堪以开拓，并涉及许多兼容性问题，以是很多开拓者选择云端办理方案。杨峰对此表示，在PC端图片和视频的后期处理有更大的空间。
子承父业，收入增长
2018年，Eric Yang（杨伟雄）接替父亲杨峰处理Topaz Labs业务。杨伟雄毕业于德克萨斯州麦库姆斯商学院，相较图像处理“科班出身”的父亲，他更多地倾向营销与市场。
父子联合创立Topaz Labs的韶光正好处于杨伟雄大学毕业前后。杨峰做研发，杨伟雄帮着搭建网络，做营销宣扬。他曾与朋友创立拍照网站PhotoWhoa，也曾在YC、红杉支持的初创公司Snapdocs担当工程师，在积累履历后回到Topaz Labs。
正是在杨伟雄接替后，Topaz Labs的系列AI产品问世。
回看父子轮换CEO前的Topaz产品可以创造，杨峰一个工具一个定价。他是“技能者”思维，结合深度学习模型开拓软件，给予专业用户在编辑器上兼具灵巧性与创造性的调度，如图像后期处理 DeNoise附带调度颗粒、颜色纠正、阴影和高光掌握滑块，知足专业人士对后期的细调需求与掌握度。
杨伟雄是买卖人，他转变了产品思路，转向付费升级。他去掉或整合了之前的微调组件，形成套件Photo AI、Video AI，打包售出。杨伟峰认为该当将更多的修复事情交给AI。在他看来，人工智能软件与传统编辑器有关键的不同——人工智能软件是“描述性”的，人们制订期望结果，软件将自主实现过程，人类卖力掌控大局，即享受“一键修复/增强”的便利。
杨伟雄在Foxbusiness的采访中表示，“2018年，用于图像增强的深度学习模型首次被证明具有商业可行性。自此，人工智能工具将稳步取代从前的工具。”
2020年，Topaz Labs决定专注图像质量类运用，并停滞开拓Adjust AI、Mask AI、Jpeg to Raw AI与更新Clean、DeNoise等经典插件，宣告对DeNoise AI、Sharpen AI、Gigapixel AI和Mask AI的产品升级收取用度。
有老用户评价：“这是Topaz将所有鸡蛋放在Topaz Photo AI的篮子里。”
工具利用门槛“变低”有效扩大了利用人群。Topaz Labs在招聘细则中称，在过去4年内其收入实现了1000%的增长，并拥有包括Apple、NASA、Netflix等超100万用户。
Topaz Labs的AI产品研发，还在连续。杨伟雄推测，这类“描述性”人工智能编辑软件的“真正代价”将使人类摆脱先前“粗糙工具”的技能限定。
本文源自创业邦
