独家中文汉化 网盘含全新离线模型
安装版第一个路径请默认安装！第二个路径是模型位置 可以修改
因Topaz被Adobe官方收购，现在破解、汉化难度较大，且用且珍惜！
新增相关操作视频教程
2026.08.29更新：Topaz Gigapixel 1.3.5 中文汉化安装版 win
2026.08.17更新：Topaz Gigapixel 1.3.4 中文汉化安装版 win 修复
2026.08.14更新：Topaz Gigapixel 1.3.4 中文汉化安装版 win
2026.08.05更新：Topaz Gigapixel 1.3.3 中文汉化安装版 win
2026.07.24更新：Topaz Gigapixel 1.3.2 中文汉化安装版 win
2026.06.12更新：Topaz Gigapixel 1.3.1 中文汉化安装版 win
2026.05.18更新：Topaz Gigapixel 1.3.0 中文汉化安装版 win
2026.05.08更新：Topaz Gigapixel 1.2.0 中文汉化安装版 win
2026.03.11更新：Topaz Gigapixel 1.1.2 中文版 MAC
需要旧版请在站点搜索Topaz
含离线模型！但是推荐让自行根据你电脑型号匹配下载！可以减少很多报错！推荐下载时间为早上9点！
简介
Topaz Gigapixel AI 是一款基于人工智能技术的图像超分辨率软件，能将图像智能放大至16倍甚至更高，同时通过AI生成细节、修复模糊部分、优化色彩与降噪，有效提升图像清晰度和真实感。它支持批量处理，适用于摄影后期、老照片修复等多种场景。
官网更新说明链接：
https://community.topazlabs.com/c/topaz-gigapixel/115
官网Logo已经更新，采用最新的logo标志。
更新日志
v1.3.5
- 修复了某些 JPG 图像加载变灰的问题
- 固定面恢复设置未正确传递给引擎
- 滑块变化期间固定颗粒未处理
- 固定许可证文件在 Windows 上不尊重自定义安装目录
- Fixed Wonder 3.5 在 Mac 上无法提取所有文件的问题
- 在系统内存低于16GB的Apple Silicon设备上运行Neuroserver时添加了区块
- Neuroserver 需要 16GB 内存，否则可能会冻结，这就是为什么存在这个限制。
- 更新了订阅信息对话框，使其更易于理解
- 更新后的最终用户许可协议
WONDER 3.5 来了！
如果您一直在探索我们的 Wonder 模型，3.5 版本是一次直接的升级——相同的工具，相同的速度，只是更好的输出。
以下是更改内容：
图像会呈现出更清晰的细节，那种偶尔会出现的重复/图案化效果现在变得非常罕见。噪点较多的源图像也能得到更优雅的处理。
真正的差异体现在处理原始素材时——比如低分辨率或高度压缩的照片。3.5 在从过去难以处理的图像中恢复真实细节和可读文本方面表现得更加出色。表格、图表和其他结构化内容也比以前更加清晰和准确。
你已经擅长的其他方面——人像、风景、野生动物、棘手的纹理——依然保持着同样出色的水准。
无需学习新设置，无速度惩罚。它是一个即插即用的替换方案，只是性能更好。
我们非常期待看到您使用这个最新版本前后的效果。请分享您的成果，并告诉我们如何能让这个模型变得更好。
可用水印
在本次更新中，我们现在添加了在增强图像上添加水印的选项。您可以在“偏好设置”菜单下的“设置”→“导出”中切换此设置的开关。默认情况下，此开关处于关闭状态。
更新日志：
- 添加了 Wonder 3.5，支持本地和云端
- 在导出偏好设置中添加了为图片添加水印的功能（默认关闭）
- 新增了添加和更新来源元数据标签的支持
- 修复了当应用字体已安装为不同版本时的固定字体显示问题
- 修复了罕见的内存分配崩溃
NeuroStream & NeuroServer — 本地渲染大型模型
随着我们的模型变得越来越强大，它们的硬件需求也在增加。最好的结果越来越多地被锁定在非常强大的GPU背后，限制了有多少用户可以本地利用它们。随着这些需求不断增加，我们知道我们需要重新思考如何构建、交付和运行这些模型。这种重新思考导致了NeuroStream的诞生。
NeuroStream 是一项专有的、行业首创的技术，可将 VRAM 要求减少高达 95%，使像 Wonder 2 和 Wonder 3 这样的大型模型能够在日常硬件上运行，而不会牺牲输出质量。唯一的权衡是处理速度略有下降。曾经需要在只能在云端访问的非常强大的 GPU 现在可以在大多数用户已经拥有的硬件上运行。
要在一个设备上使用 NeuroStream 技术，我们已经构建了 NeuroServer。这个轻量级的本地服务器在您选择需要它的模型时会在您的机器上运行。Topaz Gigapixel 会自动在后台启动 NeuroServer，加载模型，并处理您的图像。当不再需要时，服务器会自动关闭。
这为Topaz Gigapixel的可能性开启了一个新章节。NeuroStream消除了在本地运行强大模型的最大障碍，我们已经在使用这项技术为应用程序带来更多模型。随着我们打破AI处理的障碍，我们对未来的期待感到兴奋。
Wonder 2 本地渲染 — 光学现实恢复，现在本地运行
Wonder 2在发布后迅速成为粉丝们的最爱，提供了无遗失文件的增强功能、可靠的文本保存以及迄今为止我们最强大、最真实的恢复。然而，它的资源需求意味着只能在云端运行。
今天情况发生了变化。
随着NeuroStream和NeuroServer的引入，我们已经构建了将Wonder 2带到您本地机器的基础设施。这些技术允许更大的、更具要求的模型直接在您的设备上运行，而Wonder 2是第一个利用这些技术的产品。
本地渲染目前支持在以下设备上：
- NVIDIA 显卡： 8GB 显存或更多
- AMD 显卡： 8GB 显存或更多
- Apple Silicon: 16GB 内存, macOS 14 或更高版本
Intel Mac和Windows ARM（Snapdragon）用户将继续为Wonder 2使用云渲染。云渲染支持最高100MP的输出。
对于支持的硬件，您可以根据自己的偏好选择本地渲染和云渲染。这两个模型有一些细微的差别：本地模型渲染得稍微锐利一些，比云版本的颗粒感更少，特别处理了面部和皮肤细节。如果肖像画是您的工作流程中的重要部分，建议尝试两者并看看哪个外观更符合您的喜好。
随着本地渲染的可用性，您可以在设备上直接处理任意数量的图像。没有上传时间，只需在本地运行Wonder 2。
Wonder 3 — 在更多图像中实现更智能的恢复
Wonder 2 为一般增强设定了很高的标准，但尚未达到我们希望恢复的水平。低细节图像，无论是模糊、柔焦还是虚假分辨率，在处理后仅有限的改进，达到了Wonder 2能够处理的极限。Wonder 1可能对图像进行了过度处理，使其看起来人工化，而Wonder 2似乎没有做足够的工作来改善图像。它没有达到预期，因此我们继续改进它以构建下一个版本。
我们测试了Wonder 3，并迅速发现它是一个非常强大的模型。它能够处理各种尺寸和质量的图像。那些Wonder 2没有足够改善的低质量图像，用Wonder 3可以轻松恢复，并且强调现实感。新型号生成的高质量细节是以前的Wonder型号难以处理的。Wonder 3在处理困难的虚假分辨率情况时表现非常出色，不需要额外的控制。在不需要干预的情况下，您在更广泛的图像范围内获得更好的结果。
在这幅肖像中，皮肤和头发的纹理是照片级真实的。通常，AI模型会创造出光滑的皮肤和头发，具有重复的结构。在这里，头发似乎自然地编织在一起，并如预期般垂落。皮肤的纹理也如你所料般不完美。
这里还有一个带有野生动物图像的例子。我们关注的眼睛和羽毛非常清晰。羽毛的柔软和细节混合得非常好，结果令人信服。
该模型有两个控制选项。Scale（比例）设置您的目标输出尺寸。Enhancement strength（增强强度）控制模型的生成能力，当图像需要时，可以实现更强大的恢复效果。Strength（强度）与我们的图像细节自动检测功能配对：当检测到低细节图像时，强度会自动设置以产生最佳结果。对于大多数图像，您无需调整。
本地渲染目前支持在以下设备上：
- NVIDIA 显卡： 8GB 显存或更多
- AMD 显卡： 8GB 显存或更多
- Apple Silicon: 16GB 内存, macOS 14 或更高版本
Intel Mac和Windows ARM（Snapdragon）用户将继续为Wonder 2使用云渲染。云渲染支持最高100MP的输出。
我们想听听它在你的图像上的表现，特别是在1倍和2倍的情况下，以及在以前让Wonder 2感到麻烦的图像。请将你的结果和反馈发布在这个帖子中。
高保真 v3 — 更多细节，更少伪影
High Fidelity 是为已经质量不错的图像设计的。与其他模型专注于恢复不同，High Fidelity 的任务是增强已经存在的内容：更清晰的细节、更干净的纹理以及在全分辨率下效果良好的升级输出。我们发现 v2 在高质量图像上存在一些问题：删除我们可能希望保留的原始图像中的细节（如噪声）、生成重复的图案而不是自然的纹理，以及增强重要细节。
顶部图像来自v2，你可以看到它试图去除图像中的噪声，但不该这样做，导致天空变得光滑而旗帜变得嘈杂。旗帜上的细节有些模糊。
v3的输出将噪声视为图像的重要组成部分，保持其一致性。它还增强了旗帜上的细节，使线条更清晰，星星更聚焦。
v3的核心变化是两部分架构。在放大开始之前，分析模型会读取图像，整体和块级别，以建立其内容的详细理解。然后，放大模型利用该上下文生成输出，不仅保持原始图像的准确性，即使在更大的放大值下也能生成逼真的细节。早期的模型在这里会遇到困难，因为小结构会显著放大，逼真的细节变得非常难以维持。
这种方法也显著减少了AI的痕迹。两个特别高兴的领域：自然场景和皮肤。树叶、草地和类似的图案以前常常重复且明显是生成的。v3产生了真实的多样性。皮肤纹理，以前常常过于光滑或过于粗糙，现在保留了其自然的柔和。
除了减少伪像，v3 更擅长保留和增强图像中已经存在的纹理。在放大图像时，它不会使细节柔和，而是进一步增强细节，产生前高保真模型无法比拟的清晰度。
High Fidelity v3最适合用于已经具有高分辨率和清晰细节的图像。原始文件和超过6MP的图像是一的理想候选者。如果源图像已经有强烈的现有细节，v3将进一步增强它，而不是近似它。对于低分辨率或低质量的图像，Wonder 3是更好的起点。
要使用新模型，请选择高保真模型，然后从下拉菜单中选择v3。
我们想听听它在你的图像上表现如何，特别是在v2产生重复纹理或可见伪像的主题上。请将你的结果和反馈放在这个帖子里。
已知问题
- 高保真 v3 默认强度在首次运行时设置得太高。请将强度降低到 50 作为起点。
更新日志
- 添加NeuroServer以在NVIDIA、AMD和Apple Silicon设备上本地运行大型模型
- 通过Neuroserver添加Wonder 2本地渲染
- 通过Neuroserver添加Wonder 3本地渲染
- 添加奇观3云渲染
- 添加升级 – 高保真 v3 本地渲染模型
- 固定重定义创造力默认恢复为低
- 固定作物错误地限制了最大比例
- 修复了“获取帮助”对话框上的快捷键激活问题
- Mac 安装程序现在分为 x86_64（英特尔）和 arm64（苹果硅）。
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