Topaz Image API

Улучшает качество фото в одном из режимов: восстановление старых снимков, повышение резкости, шумоподавление или исправление света и цвета. Цена - 25 ₽ за изображение.

Нейросеть

Topaz Image API — Братуха.ру

API документация

Общая документация Public API · API-ключ можно создать в настройках аккаунта

Topaz Image API

Topaz Image чинит качество фото без увеличения: убирает пыль и царапины со старых снимков, возвращает резкость смазанным кадрам, чистит шум и исправляет свет и цвет. Размер картинки не меняется - в нашей проверке фото 1600×1200 вернулось тоже 1600×1200, но заметно чётче.

Модель работает в четырёх режимах, режим выбирается параметром generation_type. В каждом режиме есть своя модель обработки, её передают в отдельном поле.

Каждый вызов создаёт асинхронную операцию. После запуска нужно отдельно проверять статус по id.

Создание операции

Endpoint: POST /api/v1/operations
Авторизация: Authorization: Bearer brth_...
Выполнение асинхронное: запрос сразу возвращает id и стартовый статус операции.

Режимы (generation_type):

restore - восстановление: пыль, царапины и мелкие дефекты на сканах и старых фото. Модель выбирается в restore_model.
sharpen - резкость: смаз от движения, промах фокуса, общая нерезкость. Модель выбирается в sharpen_model.
denoise - шумоподавление: цифровой шум, зерно, снимки в темноте. Модель выбирается в denoise_model.
lighting - свет и цвет: экспозиция, контраст, баланс белого, раскрашивание чёрно-белых фото. Модель выбирается в lighting_model.

Тело запроса

{
  "tool": "topaz-image",
  "input": {
    "generation_type": "restore",
    "image": "https://cdn.example.com/source-image-1.jpg",
    "restore_model": "Dust-Scratch V2",
    "output_format": "jpeg"
  }
}

tool - slug нейросети, всегда "topaz-image".
input - параметры запуска. Поля передаются напрямую внутри этого объекта, без дополнительной вложенности.
Передавайте поле модели только для выбранного режима: при generation_type: "sharpen" нужен sharpen_model, при denoise - denoise_model и так далее. Поля моделей других режимов не используются, их лучше не передавать: неверное значение в любом из них всё равно вернёт validation_error.

Параметры

Параметр	Тип	Обязательный	Описание
`generation_type`	`enum`	Да	Режим обработки. Варианты: `restore` - восстановление, `sharpen` - резкость, `denoise` - шумоподавление, `lighting` - свет и цвет.
`image`	`string (url)`	Да	Ссылка на фото, которое нужно обработать. Одна ссылка, только внешний `http/https` URL. Допустимые расширения: `.png`, `.jpg`, `.jpeg`.
`restore_model`	`enum`	Да, при `generation_type: "restore"`	Модель восстановления. Вариант один: `Dust-Scratch V2` - убирает пыль, царапины и мелкие дефекты со сканов и старых фото и бережно сохраняет детали.
`sharpen_model`	`enum`	Да, при `generation_type: "sharpen"`	Модель резкости. `Standard` и `Natural` - для обычной нерезкости, `Strong` - для очень мягких снимков, `Lens Blur V2` - если промахнулся фокус, `Motion Blur` - смаз от движения камеры или объекта, `Refocus` - лёгкая нерезкость, `Portrait` - лица, `Wildlife` - шерсть и перья животных.
`denoise_model`	`enum`	Да, при `generation_type: "denoise"`	Модель шумоподавления. `Normal` - сбалансированная очистка, `Strong` - более сильная, `Extreme` - для очень шумных и испорченных снимков.
`lighting_model`	`enum`	Да, при `generation_type: "lighting"`	Модель света и цвета. `Adjust V2` - исправляет экспозицию и контраст, `White Balance` - баланс белого и оттенок, `Colorize` - раскрашивает чёрно-белое фото.
`output_format`	`enum`	Да	Формат результата: `jpeg` или `png`. PNG тяжелее, но без потерь сжатия.

Если поле модели для выбранного режима не передать, подставится первая модель режима: Dust-Scratch V2, Standard, Normal или Adjust V2. Если не передать output_format, результат придёт в jpeg. Надёжнее всегда указывать эти поля явно.

Примеры запросов

Восстановление старого фото (`restore`)

cURL

curl -X POST https://bratuha.ru/api/v1/operations \
  -H "Authorization: Bearer brth_ваш_ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "tool": "topaz-image",
  "input": {
    "generation_type": "restore",
    "image": "https://cdn.example.com/old-photo-scan.jpg",
    "restore_model": "Dust-Scratch V2",
    "output_format": "png"
  }
}'

JavaScript / TypeScript

const response = await fetch('https://bratuha.ru/api/v1/operations', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer brth_ваш_ключ',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    tool: 'topaz-image',
    input: {
      generation_type: 'restore',
      image: 'https://cdn.example.com/old-photo-scan.jpg',
      restore_model: 'Dust-Scratch V2',
      output_format: 'png',
    },
  }),
})

const data = await response.json()

Python

import requests

response = requests.post(
    'https://bratuha.ru/api/v1/operations',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer brth_ваш_ключ',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'tool': 'topaz-image',
        'input': {
            'generation_type': 'restore',
            'image': 'https://cdn.example.com/old-photo-scan.jpg',
            'restore_model': 'Dust-Scratch V2',
            'output_format': 'png',
        },
    },
    timeout=30,
)

print(response.status_code)
print(response.json())

Резкость смазанного кадра (`sharpen`)

cURL

curl -X POST https://bratuha.ru/api/v1/operations \
  -H "Authorization: Bearer brth_ваш_ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "tool": "topaz-image",
  "input": {
    "generation_type": "sharpen",
    "image": "https://cdn.example.com/blurry-photo.jpg",
    "sharpen_model": "Motion Blur",
    "output_format": "jpeg"
  }
}'

JavaScript / TypeScript

const response = await fetch('https://bratuha.ru/api/v1/operations', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer brth_ваш_ключ',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    tool: 'topaz-image',
    input: {
      generation_type: 'sharpen',
      image: 'https://cdn.example.com/blurry-photo.jpg',
      sharpen_model: 'Motion Blur',
      output_format: 'jpeg',
    },
  }),
})

const data = await response.json()

Python

import requests

response = requests.post(
    'https://bratuha.ru/api/v1/operations',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer brth_ваш_ключ',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'tool': 'topaz-image',
        'input': {
            'generation_type': 'sharpen',
            'image': 'https://cdn.example.com/blurry-photo.jpg',
            'sharpen_model': 'Motion Blur',
            'output_format': 'jpeg',
        },
    },
    timeout=30,
)

print(response.status_code)
print(response.json())

Шумоподавление (`denoise`)

cURL

curl -X POST https://bratuha.ru/api/v1/operations \
  -H "Authorization: Bearer brth_ваш_ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "tool": "topaz-image",
  "input": {
    "generation_type": "denoise",
    "image": "https://cdn.example.com/night-photo.jpg",
    "denoise_model": "Strong",
    "output_format": "jpeg"
  }
}'

JavaScript / TypeScript

const response = await fetch('https://bratuha.ru/api/v1/operations', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer brth_ваш_ключ',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    tool: 'topaz-image',
    input: {
      generation_type: 'denoise',
      image: 'https://cdn.example.com/night-photo.jpg',
      denoise_model: 'Strong',
      output_format: 'jpeg',
    },
  }),
})

const data = await response.json()

Python

import requests

response = requests.post(
    'https://bratuha.ru/api/v1/operations',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer brth_ваш_ключ',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'tool': 'topaz-image',
        'input': {
            'generation_type': 'denoise',
            'image': 'https://cdn.example.com/night-photo.jpg',
            'denoise_model': 'Strong',
            'output_format': 'jpeg',
        },
    },
    timeout=30,
)

print(response.status_code)
print(response.json())

Свет и цвет (`lighting`)

В примере чёрно-белое фото раскрашивается моделью Colorize. Для правки экспозиции используйте Adjust V2, для баланса белого - White Balance.

cURL

curl -X POST https://bratuha.ru/api/v1/operations \
  -H "Authorization: Bearer brth_ваш_ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "tool": "topaz-image",
  "input": {
    "generation_type": "lighting",
    "image": "https://cdn.example.com/black-and-white.png",
    "lighting_model": "Colorize",
    "output_format": "png"
  }
}'

JavaScript / TypeScript

const response = await fetch('https://bratuha.ru/api/v1/operations', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer brth_ваш_ключ',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    tool: 'topaz-image',
    input: {
      generation_type: 'lighting',
      image: 'https://cdn.example.com/black-and-white.png',
      lighting_model: 'Colorize',
      output_format: 'png',
    },
  }),
})

const data = await response.json()

Python

import requests

response = requests.post(
    'https://bratuha.ru/api/v1/operations',
    headers={
        'Authorization': 'Bearer brth_ваш_ключ',
        'Content-Type': 'application/json',
    },
    json={
        'tool': 'topaz-image',
        'input': {
            'generation_type': 'lighting',
            'image': 'https://cdn.example.com/black-and-white.png',
            'lighting_model': 'Colorize',
            'output_format': 'png',
        },
    },
    timeout=30,
)

print(response.status_code)
print(response.json())

Примеры ответов

Ответ после создания

{
  "id": "op_uuid-123",
  "status": "queued",
  "tool": "topaz-image",
  "cost": 25,
  "balance_after": 475,
  "created_at": "2026-09-30T12:46:50Z"
}

Ответ после завершения

{
  "id": "op_uuid-123",
  "status": "completed",
  "tool": "topaz-image",
  "cost": 25,
  "created_at": "2026-09-30T12:46:50Z",
  "completed_at": "2026-09-30T12:47:36Z",
  "result": {
    "type": "image",
    "urls": [
      "https://storage.bratuha.ru/results/topaz-image/image-1.jpeg"
    ]
  },
  "error_message": null
}

Ответ при ошибке

{
  "id": "op_uuid-123",
  "status": "failed",
  "tool": "topaz-image",
  "cost": 25,
  "created_at": "2026-09-30T12:46:50Z",
  "completed_at": "2026-09-30T12:46:52Z",
  "result": null,
  "error_message": "Проверьте правильность введённых данных и попробуйте снова."
}

Проверка статуса

После создания операции сохраните id и проверяйте статус запросом:

GET /api/v1/operations/{id}

curl -H "Authorization: Bearer brth_ваш_ключ" \
  https://bratuha.ru/api/v1/operations/op_uuid-123

const res = await fetch('https://bratuha.ru/api/v1/operations/op_uuid-123', {
  headers: { Authorization: 'Bearer brth_ваш_ключ' },
})
const operation = await res.json()

if (operation.status === 'completed') {
  console.log(operation.result.urls[0])
} else if (operation.status === 'failed') {
  console.error(operation.error_message)
}

Резкость, шумоподавление и свет обычно готовы примерно за минуту, восстановление старых фото занимает дольше - в среднем 2-3 минуты. Опрашивайте статус раз в 5 секунд (не чаще раза в секунду для одной операции), пока он не станет completed или failed.

Формат результата

После завершения Topaz Image возвращает:

{
  "type": "image",
  "urls": [
    "https://storage.bratuha.ru/results/topaz-image/image-1.jpeg"
  ]
}

type - всегда "image".
urls - массив из одной ссылки на обработанное фото.

Размер результата совпадает с исходником, формат - тот, что указан в output_format. Если фото нужно ещё и увеличить, прогоните результат через Topaz Image Upscale.

Ценообразование

Цена фиксированная - 25 ₽ за изображение. Она одинакова для всех режимов, моделей и форматов и не зависит от размера фото.

Режим	Цена
`restore`	25 ₽
`sharpen`	25 ₽
`denoise`	25 ₽
`lighting`	25 ₽

Стоимость списывается при создании операции и возвращается в поле cost.

Ограничения и практические заметки

POST /api/v1/operations не идемпотентен: повторный запрос создаёт новую операцию и снова списывает деньги.
Операция выполняется асинхронно: сначала вы получаете queued, затем проверяете статус по id.
image принимает только внешние http/https ссылки с расширениями .png, .jpg, .jpeg. WebP и другие форматы здесь не принимаются - переведите файл в JPG или PNG. Ссылки на localhost и внутренние адреса сети тоже не принимаются.
Значения моделей передаются точно так, как в таблице, с учётом регистра и пробелов: "Lens Blur V2", а не "lens-blur-v2". Незнакомое значение вернёт ошибку validation_error.
За один запрос обрабатывается одно фото и один режим. Чтобы и убрать шум, и поднять резкость, запустите две операции подряд: результат первой передайте в image второй.
Colorize угадывает цвета по смыслу кадра и может ошибиться с цветом одежды или предметов. Для документальных и семейных архивов проверяйте результат глазами.
Ссылку на результат лучше сразу скачать и сохранить у себя.

Topaz Image API

Topaz Image API

Topaz Image API

Создание операции

Тело запроса

Параметры

Примеры запросов

Восстановление старого фото (restore)

cURL

JavaScript / TypeScript

Python

Резкость смазанного кадра (sharpen)

cURL

JavaScript / TypeScript

Python

Шумоподавление (denoise)

cURL

JavaScript / TypeScript

Python

Свет и цвет (lighting)

cURL

JavaScript / TypeScript

Python

Примеры ответов

Ответ после создания

Ответ после завершения

Ответ при ошибке

Проверка статуса

Формат результата

Ценообразование

Ограничения и практические заметки

Восстановление старого фото (`restore`)

Резкость смазанного кадра (`sharpen`)

Шумоподавление (`denoise`)

Свет и цвет (`lighting`)