API landasan pacu/upscale_v1

Landasan pacu/kelas atas_v1 adalah target produksi Runway peningkatan skala video model (id model upscale_v1) dirancang untuk meningkatkan resolusi video sebesar 4× hingga 4K (dibatasi 4096 piksel di setiap sisi). Tersedia melalui API Runway dan juga dikemas di marketplace hosting model pihak ketiga (misalnya, CometAPI).

Fitur Utama

• 4× ditingkatkan ke 4K — meningkatkan bingkai video input sebanyak empat kali, dibatasi pada 4096 piksel di kedua sisi. ()
• Dukungan bentuk singkat — ditujukan untuk video yang relatif pendek (dokumen Runway menunjukkan hingga 30 s, batas sekitar ≤40 d dalam beberapa konteks penggunaan). Konsistensi temporal dan kecepatan diutamakan untuk klip pendek.

Detail teknis

• Input output: menerima video file/URL dan mengeluarkan video yang ditingkatkan berkas (peningkatan 4×). Resolusi maksimal: 4096 piksel per sisi; batas durasi didokumentasikan oleh penyedia.
• Jenis model tugas:model adalah peningkatan skala video-ke-video (bukan model video generatif umum). Model ini dioptimalkan untuk menyempurnakan rekaman yang sudah ada—bukan untuk membuat konten baru.

upscale_v1 ditawarkan sebagai titik akhir model (video→video). API Runway mengekspos tugas peningkatan skala video yang menerima ID aset video dan mengembalikan keluaran tugas video yang telah ditingkatkan skalanya; layanan ini menangani pemrosesan dan penyusunan ulang bingkai sehingga pengembang tidak perlu membagi video menjadi bingkai-bingkai secara manual.

Keterbatasan & peringatan yang diketahui

• Batasan durasi dan resolusi: Batasan terdokumentasi (misalnya, 4K / 4096 piksel dan rekomendasi durasi pendek) — ini dapat sedikit berbeda tergantung platform (dokumen Runway vs. skema situs hosting). Selalu verifikasi batas per-run saat ini untuk akun Anda.
• Artefak temporal: seperti banyak sistem VSR, gerakan cepat atau kompresi parah dapat menghasilkan kedipan, bayangan, atau detail frekuensi tinggi yang tidak konsisten lintas bingkai.
• Tidak ada patokan numerik yang terjamin: Runway belum merilis patokan angka tunggal publik untuk upscale_v1; metrik gambar/video objektif mungkin berbeda dari kualitas visual yang dipersepsikan.
• Biaya dalam skala besar — harga per detik keluaran; render yang panjang bisa jadi mahal dibandingkan dengan solusi lokal. Rencanakan pengendalian biaya (chunking, pratinjau) yang sesuai.

Kasus penggunaan umum dan yang direkomendasikan

• Pascaproduksi Film & VFX: peningkatan cepat materi harian atau pravisual ke 4K untuk pengujian pengomposisian.
• Pengarsipan / remastering: meningkatkan resolusi rekaman lama untuk streaming atau rilis arsip (paling baik dengan pengawasan manual).
• Hasil pemasaran & konten: meningkatkan klip sosial atau klip berdurasi pendek ke master beresolusi lebih tinggi.
• Prapemrosesan untuk jalur VFX: menghasilkan aset resolusi lebih tinggi untuk langkah pelacakan, rotoscoping, atau keying.

Seterpercayaapakah Olymp Trade? Kesimpulan upscale_v1 dibandingkan dengan upscaler terkenal lainnya

• ESRGAN nyata / keluarga ESRGAN (berfokus pada gambar, sering diterapkan per bingkai): metode ini kuat pada detail persepsi bingkai tunggal tetapi dapat menghasilkan ketidakkonsistenan temporal ketika diterapkan secara naif bingkai demi bingkai ke video. upscale_v1 dipasarkan untuk video dan karena itu menekankan konsistensi temporal vs. peningkatan per-bingkai murni.
• EDVR / VSR berbasis Swin (model penelitian): Varian EDVR dan SwinIR merupakan basis akademis yang kuat dalam tolok ukur resolusi super video (NTIRE/REDS). Model-model tersebut sering dievaluasi dengan metrik objektif (PSNR/SSIM/VMAF) pada set data standar; model-model tersebut dapat menjadi berat untuk dijalankan secara lokal dan biasanya memerlukan penyesuaian halus untuk degradasi di dunia nyata. upscale_v1 bertujuan untuk kemudahan yang dihosting dan hasil produksi tingkat tinggi ketimbang pengoptimalan di bangku penelitian.
• VSR berbasis difusi (yang sedang berkembang): Pendekatan VSR berbasis difusi terbaru dapat menghasilkan detail frekuensi tinggi yang sangat alami, tetapi seringkali membutuhkan komputasi yang lebih mahal. Penelitian Runway tentang difusi laten menunjukkan bahwa pendekatan ini dapat memanfaatkan ide-ide bergaya difusi dalam beberapa tugas gambar, tetapi upscale_v1 disajikan terutama sebagai upscaler yang praktis dan efisien untuk video yang dikirimkan melalui API.

Bagaimana cara menelepon Babak Kedua API dari CometAPI

Langkah-langkah yang Diperlukan

• Masuk ke cometapi.comJika Anda belum menjadi pengguna kami, silakan mendaftar terlebih dahulu
• Dapatkan kunci API kredensial akses antarmuka. Klik “Tambahkan Token” pada token API di pusat personal, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan kirimkan.
• Dapatkan url situs ini: https://api.cometapi.com/

Gunakan Metode

1. Pilih "upscale_v1” untuk mengirim permintaan API dan mengatur isi permintaan. Metode permintaan dan isi permintaan diperoleh dari dokumen API situs web kami. Situs web kami juga menyediakan pengujian Apifox demi kenyamanan Anda.
2. Mengganti dengan kunci CometAPI Anda yang sebenarnya dari akun Anda.
3. Masukkan pertanyaan atau permintaan Anda ke dalam kolom konten—inilah yang akan ditanggapi oleh model.
4. Memproses respons API untuk mendapatkan jawaban yang dihasilkan.

CometAPI menyediakan REST API yang sepenuhnya kompatibel—untuk migrasi yang lancar. Detail penting untuk  Dokumen API:

• Titik akhir: https://api.cometapi.com/runwayml/v1/video_upscale
• Parameter Model: upscale_v1
• Otentikasi: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY
• Jenis konten: application/json .

curl --location --request POST 'https://api.cometapi.com/runwayml/v1/video_upscale' \  
--header 'X-Runway-Version: 2024-11-06' \  
--header 'Authorization: {{api-key}}' \  
--header 'Content-Type: application/json' \  
--data-raw '{  
"videoUri": "https://filesystem.site/cdn/20250818/c4gCDVPhiBc6TomRTJ7zNg0KwO1PSJ.mp4",  
"model": "upscale_v1"  
}'

Lihat juga Landasan Pacu/Babak_kedua