作者丨臨風
編輯丨海腰
圖源丨 Topaz Photo AI
知名創作人 Dave Clark 的人工智能作品獲得數百萬次觀看。他表示，圖像放大的秘密武器除了黑馬工具 Magnific AI（詳見：2 個人的 AI 公司，1 個半月吸引用戶 40 萬，馬斯克都來點贊），還有 Topaz 這一功能強大的老牌軟件。
2005 年，Topaz Labs 由 Albert Yang（楊峰）在美國德克薩斯州成立，其子 Eric Yang（楊偉雄）于 2008 年作爲聯合創始人負責網絡與營銷，父子共同運營公司。Tracxn 顯示其投資者包括 Shinhan Venture Investment，未透露時間與金額。
圖源：tracxn
據悉，楊峰經年潛心研究圖像處理。他曾是哈爾濱工業大學圖像處理和模式識别講師，随後前往加拿大滑鐵盧大學修完博士學位。他自 1991 年從事 DSP 工程工作，在 ArrayComputing、Nortel、Opti 等公司擔任工程師或架構師，并于 1997 年開始創業。楊峰聯合創立了 Techwell（被 Intersil 收購）、Fortemedia，開發低成本 IC 和其他産品，并普及了小型麥克風陣列。他在 2005 年創立 Topaz Labs 後，直至 2021 年退居幕後擔任顧問。
Topaz Labs 的官網宣傳語是：" 利用 AI 最大限度地提高視覺質量。" 它專注于視頻和圖像增強，以其圖片、視頻後期處理的降噪和銳化功能強大聞名。當前，Topaz Labs 的工具包含 Photo AI、Video AI 兩類。
官網顯示，Topaz Labs 工具組處理了超 10 億張圖像，全球有包括亞馬遜、Apple、微軟、迪士尼等超 100 萬用戶。
降噪、銳化不輸 PS
近年，AIGC 應用日益增多，在網頁和雲端 " 卷 " 了起來。Topaz Labs 沒走這條熱門路徑，它與 Adobe 類似，面向圖像和視頻專業人士提供系列 PC 端 AI 産品。
在專業領域中，攝影師處理相機照片便會采用 Adobe Photoshop 和 Lightroom、Camera Raw、DxO Optics Pro、Capture One、Topaz 等本地軟件，根據喜好進行細節調整 Jpeg 或 RAW 格式照片的細節。其中，Topaz 産品中去噪和銳化功能廣受好評。有用戶評論：" 即使是裁剪嚴重的廢片，Topaz 也可能将無用變爲可用。"
從産品介紹來看，Topaz 的軟件有 3 種架構。
其一是獨立的應用程序，每一款軟件專注一個功能，安裝電腦本地後使用。至今，Topaz Labs 推出的産品包括 Topaz Studio（專業圖像編輯器）、Topaz Adjust AI（HDR 渲染）、Topaz Sharpen AI（智能銳化）、Topaz Gigapixel AI（圖片無損放大）、Topaz Enhance AI（視頻無損放大）、Topaz DeNoise AI（圖片降噪）、Topaz Mask AI（摳圖）以及 JPEG 轉 RAW 等。
其二是在 Adobe Photoshop、Lightroom 種作爲濾鏡插件合作使用。通過打開 PS 或 LR 的編輯方式來使用插件。
其三是集成上述産品功能後的編輯器，如 Photo AI、Video AI。photo AI 的套組工具能實現 AI 無損放大、圖像高清，降噪、摳圖、調色、轉格式等。Video AI 則能放大增強、去除隔行、運動插值補幀和抖動穩定。其新産品 Gigapixel7 專注于利用 AI 無損放大圖像。
2022 年 9 月，Topaz Labs 整合了 DeNoise AI、Gigapixel AI 和 Sharpen AI 三種功能推出 Topaz Photo AI，主打放大、降噪和銳化，并能添加真實細節，幫助提高 RAW 文件的基本質量。據稱，已購買這三種功能産品的用戶可自行領取安裝包。
放大功能，圖源 Topaz Labs
降噪功能，圖源 Topaz Labs
銳化功能，圖源 Topaz Labs
據介紹，該工具軟件摒棄了 Photoshop 界面的繁瑣應用，獨立程序中留下三個功能按鈕和圖片預覽界面，也可以作爲 Photoshop 的插件運行。使用者上傳圖片後，Topaz Photo AI 将自主掃描照片主體和人臉，并用黃色框與紅色遮罩标記，其 Autopilot 分析圖像的噪點、失焦、模糊、低分辨率和鏡頭畸變等缺陷後進行自動校正。
自動處理後，用戶可以繼續編輯，如其可在銳化中自由選擇 5 種 AI 模型，進行參數調試。
再來看實際使用效果。以一張街邊流浪貓的圖像爲例，選用放大至 2 倍、降噪功能後，能明顯看到圖像分辨率提升，貓的毛發線條清晰。美中不足的是，若全圖選用智能放大，地面也呈現了與毛發類似的紋理。
圖：圖爲 Photo AI2.3.1 版本界面，設備爲英特爾 i7,8GB RAM。（注：圖片處理效果因設備而異，樣圖僅作參考，原圖來源作者自攝。）
在銳化方面，與 Photoshop2024 智能銳化對比，Topaz Photo AI 的成像結果自然一些，沒有過度曝光。
圖：左原圖，中 Photoshop2024 智能銳化，右 Topaz Photo AI 銳化
在降噪方面，攝影師 Mike Tomkins 在 Dpreview 中評測對比了攝影界推薦的 RAW 處理器 DxO PhotoLab 的 DeepPRIME 與第一版 Topaz Photo AI 的降噪效果。
原圖
左：DxO-DeepPRIME，右：DeepPRIME-XD
左：topaz-remove-noise-normal，右：topaz-remove-noise-strong
對比兩者降噪效果可以看出，DeepPRIME-XD 圖片效果最好，其色調較原圖更加明亮，紋理圖樣清晰。但不可否認 Topaz Photo AI 增強版保留的木質實感更強，在噪點嘈雜的圖像中留下了幹淨可用的結果，但色調昏暗。
Mike 對比後指出，Topaz Photo AI 圖像修複與 Photoshop 相比，在糾正曝光和白平衡方面存在缺陷，即對曝光嚴重不足、過度曝光、動态範圍極端、色偏過大的圖像無法自動修設備要求複。
Topaz Photo AI 定價爲 199 美元一套，2023 年 9 月更新至 Photo AI 2。官網顯示，第二版修複了第一版的照明問題，能提升弱光、非典型環境、快速移動中的拍攝對象的視覺質量，這一版也推出了模糊人臉細節增強功能，并表示将很快推出消除幹擾功能。
色彩平衡功能，圖源：Topaz Labs
人像增強功能，圖源：Topaz Labs
然而，Photo AI 2 在 " 調整照明 " 和 " 平衡顔色 " 方面做的升級沒能全然赢得好評。盡管攝影愛好者 Parker 推薦 Photo AI 2，他也同樣贊同，" 我在将照片導入 Photoshop 的過程中已經矯正鏡頭、調好了曝光和色彩平衡，Topaz 應該專注于他們擅長的降噪和銳化。"
對其主打的降噪功能，有攝影師評價，希望能使用完全手動的 Photo AI 遮罩筆刷來實現微調，實現更多的用戶控制。如果照片的噪點修複完全由算法控制，将會出現過于平滑的處理，反而 " 犧牲 " 了一些重要細節。
對此，其另一主要技術 Topaz Gigapixel AI 專注圖像放大增強，目前獨立産品已更新至 Gigapixel7。産品描述表示其能增強毛皮和羽毛的細節、改善邊緣銳度和清晰度、平滑邊緣及添加真實、自然的細節。據用戶評測，獨立産品細節處理較 Topaz Photo AI 出色。
此外，2023 年 11 月，Topaz Video AI 4.0 最新版本發布，定價爲 299 美元一套。它集成了修複、插幀、降噪等多種功能。據官網介紹，Video AI 界面與 Photo AI 類似，由 2 個預覽 UI 并排組成，其對視頻增強提供了 6 種模型，能做到将 360p 視頻提質至 4K，16 倍慢動作鏡頭轉換，進行 120FPS 插幀，穩定比賽運動鏡頭，去除快速移動場景模糊，增強面部修複，以及基本的畫面降噪等。
圖源：Topaz Labs
需要注意的是，Topaz 系列産品對電腦設備有處理器和顯卡要求，如 Photo AI 需要 NVIDIA GTX 980 Ti 或更高版本，Video AI 需要 NVIDIA GTX 900 或更高版本。
設備：Photo AI，圖源：Topaz Labs
設備：Video AI，圖源：Topaz Labs
10 年研究，24 年創業
對 DSP 和圖像處理，Albert Yang（楊峰）在學界和業界已深耕多年。他從 1997 年開始創業，2021 年退居幕後，在音頻、圖像領域留下優質産品。
領英，色彩爲原圖效果，圖源：Albert Yang
1982 年，哈爾濱工業大學文字研究室成立，研究漢字、圖形、語音、計算機控制研究。彼時，楊峰從哈爾濱工業大學本碩畢業，在組内做中文語音識别研究，并開始在校擔任多年 DSP、模式識别和圖像處理的課程講師。之後，他前往加拿大滑鐵盧大學進修計算機視覺博士學位。
畢業後，楊峰的就業經曆不是非常順利。
1991 年，楊峰在加拿大的第一份全職工作，是在 Array Computing 做衛星成像、聲呐和基于 DSP 的雷達掃描轉換器。他在通電纜時從辦公室的天花闆上摔了下來。工作一年多，楊峰身體狀況不算太好，很快失業了。
幸好朋友 Yalin 雪中送炭，介紹楊峰到 Nortel 擔任托管安全服務軟件架構師。楊峰進入的是 Nortel 重要部門 DMS，後來輾轉調換部門，工作 4 年。楊峰在領英描述：" 到最後，我發現我并不适合大公司的環境。"
辭去工作，楊峰去一家專研芯片初創公司 Opti 當高級 DSP 工程師。當時，英特爾 CPU 稱霸市場，Opti 也轉向筆記本芯片組，但失敗了。楊峰知道公司正在走下坡路，一眼望得到頭。
當機立斷，1997 年的夏天，楊峰開始自己的連續創業之路，這一次他親手打開有聲有色的新篇章。
他來到加州，聯合創立半導體公司 Techwell，擔任了 4 年 CTO，在模拟 IC 年代開發混合信号視頻處理 IC，用于處理錄像機、汽車儀表盤和後座 LCD 視頻芯片。2006 年 Techwell 在納斯達克 IPO，2010 年被 Intersil 以 3.9 億美元收購。
2000 年，他在矽谷聯合創立 Fortemedia，擔任 CTO，研究小型麥克風陣列在語音識别早期階段集成入計算機和免提電話中，接收清晰的信号，讓其專業語音消噪芯片具有性價比。" 現在我看到許多産品配備了兩個或多個麥克風，都不免微笑。"
圖源：Fortemedia
因爲家庭原因，2005 年，他回到達拉斯，攝影這項業餘愛好也被撿了起來。楊峰從音頻領域走向圖像處理領域。
他在播客中表示：" 音頻信号處理和語音降噪和圖像處理各有特點，而總體上非常相似。"
因不滿意現有圖像後期工具，楊峰動手做了插件并發布至互聯網，得到了其他人的關注，Topaz Labs 由此而來。
楊峰表示：" 在過去，去噪是一種藝術，也是一種技能。有效去噪并保留細節，對攝影師來說非常有價值。" 據透露，"Topaz" 名字來自《暗黑破壞神 2》中的黃寶石，主要用于給裝備鑲嵌提升戰力，因此 Topaz 創立初衷是縮小新技術與攝影師有效工具的差距。
圖片去噪成爲 Topaz Labs 的招牌功能，2008 年，楊峰首次演示了 Topaz DeNoise，自此，它已成爲部分專業人士圖像恢複和編輯的主要工具。
他稱，Topaz Labs 是第一個将深度學習用以超分辨率産品化的公司。
20 世紀 90 年代，超分辨率這個術語在研究領域開始流行，通常指運用多個圖像的信息在一個更大的圖像中恢複細節。
然而，早期算力無法實現超分辨率。早在楊峰博士論文期間，他就發現使用屬性圖描述場景完成物體識别非常艱難，楊峰開始做深度學習項目，嘗試用神經網絡做基本特征檢測。楊峰回憶，" 人類深層神經網絡通常上百層，當時我嘗試以兩層神經網絡在一台大型計算機上訓練了幾個月，也難以讓機器人完成計算機視覺任務。"
2012 年，AlexNet 使用兩塊英偉達的 GPU 來爲模型提供算力，打響深度學習在計算機視覺領域研究熱潮 " 第一槍 "。GPU 也讓 Topaz Labs 有了真正的改變。" 我對一個遊戲級别的 GPU 的處理能力都感到驚訝，更不用說計算機專用的 GPU 了。"
Topaz Labs 和英特爾合作開發了 Gigapixel AI 發行版，使用人工智能和深度學習方法放大和深度學習來放大圖像。據稱，Topaz Labs 爲主要産品 DeNoise、InFocus 等提供價值超 800 萬美元的免費升級，更新爲 DeNoise AI、Sharpen AI 等（2020 年轉向付費）。
" 從理論上來講，信息無法逆轉，圖片損壞不可逆，AI 和深度學習完全改變了這一點 "，楊峰說。
2019 年 1 月，楊峰發文表示 Topaz Labs 結合 AI 已成功做出 "JPEG 到 RAW" 這一不可能的逆轉。他在文中寫道，人們使用相機拍出的圖片轉爲人類眼睛色彩 50% 的 sRGB，在經過 JPEG 壓縮後數據量再減少。而 AI 經過人工神經網絡學習大量原始圖像後增補細節。Topaz Labs 在增強（Gigapixel）和降噪（Clear）的研究基礎上加上了經驗整的網絡架構，實現了讓成圖 " 看起來 " 和 RAW 圖像一樣好。
圖源：petapixel
楊峰指出其深度學習研究能在圖像和音頻信号處理領域成功的原因，是因爲有大量可用的數據訓練，以及 GPU 帶來的根本性改變。
值得注意的是，盡管已有更便捷的雲端技術，在應用端口上 Topaz Labs 依然選擇開發 PC 端軟件，如近年的 Video AI。2020 年，英偉達播客主持人 Noah 評價：基于計算機本地的深度學習應用非常少見，因爲難以開發，并涉及許多兼容性問題，所以很多開發者選擇雲端解決方案。楊峰對此表示，在 PC 端圖片和視頻的後期處理有更大的空間。
子承父業，收入增長
2018 年，Eric Yang（楊偉雄）接替父親楊峰處理 Topaz Labs 業務。楊偉雄畢業于德克薩斯州麥庫姆斯商學院，相較圖像處理 " 科班出身 " 的父親，他更多地偏向營銷與市場。
Eric Yang，圖源：foxbusiness
父子聯合創立 Topaz Labs 的時間正好處于楊偉雄大學畢業前後。楊峰做研發，楊偉雄幫着搭建網絡，做營銷宣傳。他曾與朋友創立攝影網站 PhotoWhoa，也曾在 YC、紅杉支持的初創公司 Snapdocs 擔任工程師，在積累經驗後回到 Topaz Labs。
正是在楊偉雄接替後，Topaz Labs 的系列 AI 産品問世。
回看父子輪換 CEO 前的 Topaz 産品可以發現，楊峰一個工具一個定價。他是 " 技術者 " 思維，結合深度學習模型開發軟件，給予專業用戶在編輯器上兼具靈活性與創造性的調整，如圖像後期處理 DeNoise 附帶調整顆粒、顔色矯正、陰影和高光控制滑塊，滿足專業人士對後期的細調需求與控制度。
楊偉雄是生意人，他轉變了産品思路，轉向付費升級。他去掉或整合了之前的微調組件，形成套件 Photo AI、Video AI，打包售出。楊偉峰認爲應該将更多的修複工作交給 AI。在他看來，人工智能軟件與傳統編輯器有關鍵的不同——人工智能軟件是 " 描述性 " 的，人們制定期望結果，軟件将自主實現過程，人類負責掌控大局，即享受 " 一鍵修複 / 增強 " 的便利。
楊偉雄在 Foxbusiness 的采訪中表示，"2018 年，用于圖像增強的深度學習模型首次被證明具有商業可行性。自此，人工智能工具将穩步取代從前的工具。"
2020 年，Topaz Labs 決定專注圖像質量類應用，并停止開發 Adjust AI、Mask AI、Jpeg to Raw AI 與更新 Clean、DeNoise 等經典插件，宣布對 DeNoise AI、Sharpen AI、Gigapixel AI 和 Mask AI 的産品升級收取費用。
有老用戶評價：" 這是 Topaz 将所有雞蛋放在 Topaz Photo AI 的籃子裏。"
工具使用門檻 " 變低 " 有效擴大了使用人群。Topaz Labs 在招聘細則中稱，在過去 4 年内其收入實現了 1000% 的增長，并擁有包括 Apple、NASA、Netflix 等超 100 萬用戶。
Topaz Labs 的 AI 産品研發，還在繼續。楊偉雄推測，這類 " 描述性 " 人工智能編輯軟件的 " 真正價值 " 将使人類擺脫先前 " 粗糙工具 " 的技術限制。
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