Hosted model: runware-stable-diffusion-latent-upscaler

Stable Diffusion Latent Upscaler adalah model peningkatan skala difusi yang beroperasi di ruang laten Stable Diffusion untuk melakukan peningkatan resolusi 2× yang cepat sebelum dekode VAE, meningkatkan detail tanpa mengubah komposisi global.

Bandingkan model

runware-stable-diffusion-latent-upscaler

TersediaHosted modelGambarSinkronkan

Harga: Mulai dari $0.0026
Modalitas: Gambar

Memulai

Buat API key
Buat kunci di Console, gunakan untuk semua model di platform.

Kirim permintaan pertama Anda

Salin contoh untuk bahasa Anda dan jalankan terhadap endpoint tersebut.

Pengeditan gambarEndpoint TokenLab

POST/v1/images/generations

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "operation": "image-to-image",
  "model": "runware-stable-diffusion-latent-upscaler",
  "prompt": "A minimalist product photo of matte black headphones on a soft blue background.",
  "image_url": "https://example.com/source.png"
}'

Penetapan Harga

Harga Official adalah baseline publik pembuat model. Harga TokenLab adalah yang Anda bayar untuk model ini di TokenLab.

Pengeditan gambar

Per permintaan

Harga Official: $0.0026
Official: $0.0026
Diskon: -

	Harga OfficialPer permintaan	OfficialPer permintaan	Diskon
Pengeditan gambar	$0.0026	$0.0026	-

Penggunaan & aktivitas

Tingkat keberhasilan adalah proporsi permintaan yang selesai. Latensi adalah berapa lama respons penuh berlangsung; P95 berarti 95% permintaan selesai dalam waktu tersebut.

Penggunaan & ketersediaan

24 jam terakhir

Belum ada data

Performa model

Terakhir diperbarui 1 Okt 2026, 04.56 UTC

Metrik akan muncul setelah ambang batas privasi dan volume data terpenuhi.

Data didasarkan pada permintaan pengguna gabungan, tidak termasuk pemeriksaan status.

Buka di Console

Buka Stable Diffusion Latent Upscaler di Console dengan prompt siap diedit atau dikirim.

Bantu saya membuat gambar dengan runware-stable-diffusion-latent-upscaler menggunakan image-edit di /v1/images/edits. Tampilkan hasil, biaya, dan batasan yang perlu diketahui.

Skenario penggunaan

Visual produk

Buat gambar kampanye, scene katalog, dan arah desain hanya dari beberapa prompt.

Edit iteratif

Sunting dan buat variasi dari gambar yang sudah ada.

Uji kreatif

Bandingkan hasil prompt, jumlah output, dan format respons.

Perbandingan langsung

Bandingkan kualitas respons, latensi, dan harga secara berdampingan.

Contoh prompt

Hasilkan foto produk bersih untuk headphone hitam doff di atas gradient biru lembut.

Edit gambar sumber menjadi hero e-commerce premium dengan bayangan natural.

Beri saya tiga arah visual untuk banner peluncuran sebuah developer tool.

FAQ

Berapa biaya Stable Diffusion Latent Upscaler?

Di TokenLab, Stable Diffusion Latent Upscaler dikenakan $0.0026 Per permintaan. Tabel harga di atas menampilkan rincian lengkap. Tarif bergantung pada unit penagihan, spesifikasi, dan penggunaan. Bandingkan kondisi yang sama dalam harga detail model; satu tarif tidak menentukan total biaya.

Stable Diffusion Latent Upscaler paling cocok untuk apa?

Stable Diffusion Latent Upscaler mendukung Penyuntingan Gambar. Anda dapat membukanya langsung di Create.

Bagaimana memanggil API Stable Diffusion Latent Upscaler?

Buka Stable Diffusion Latent Upscaler di Create untuk mencoba contoh yang siap digunakan untuk /v1/images/generations.

Endpoint mana yang harus digunakan Stable Diffusion Latent Upscaler?

Pakai https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits sebagai default untuk Stable Diffusion Latent Upscaler. Jika format native penyedia didukung, API workbench juga menampilkan endpoint tersebut.

Bisakah saya menguji Stable Diffusion Latent Upscaler sebelum mengintegrasikannya?

Ya. Buka Console, draft Stable Diffusion Latent Upscaler siap pakai. Prompt tersimpan setelah masuk, konteks tetap.

Operasi apa saja yang didukung Stable Diffusion Latent Upscaler?

Stable Diffusion Latent Upscaler mendukung Pengeditan gambar. Pilih operasi di API workbench di atas untuk melihat endpoint dan contoh kode terkait.