通过深度学习模型将低分辨率视频提升至4K、8K，保留真实纹理与边缘细节，大幅减少锯齿与模糊，呈现原生高画质效果。
基于光流与AI算法分析连续帧之间的运动矢量，智能生成中间帧，消除画面抖动与拖影，使慢动作流畅自然，帧率转换平滑。
支持自定义分辨率、帧率、码率及编码格式，可输出ProRes、H.264、H.265等专业规格，满足电影制作、广播电视、网络发布等不同场景需求。
Topaz Labs 正式成立，最初专注于图像处理软件的开发，推出了 Topaz Photoshop 插件系列，在摄影师群体中积累了最初的技术口碑和用户基础。
公司开始涉足深度学习领域，利用卷积神经网络训练图像增强模型，为后续视频产品的技术突破奠定算法根基，内部启动了视频 AI 模型的早期预研。
Topaz Video Enhance AI 首个公开版本正式发布，版本号 1.0。该产品依靠单一帧超分辨率技术，能够将低分辨率视频素材放大至 8K，在影视后期和档案修复领域迅速引起关注。
发布 1.5 版本，引入了 Apollo 模型，专为动画和卡通内容优化，同时改善了对隔行扫描素材的反交错处理能力，视频去噪和去雾功能也首次加入。
Topaz Video Enhance AI 2.0 版本上线，最大更新是增加了帧插值功能（慢动作生成），同时引入 Artemis 模型，在真实感画面细节保留上取得明显进步；产品 UI 全面重构，支持批量处理和 GPU 多卡协同。
3.0 版本到来，产品名称正式从 Topaz Video Enhance AI 更名为 Topaz Video AI，标志着从单一放大工具向全链路视频修复与增强平台的转型。新引擎支持逐帧智能分析，新增“动态补偿”（Motion Deblur）模型，并在 Mac 平台上原生支持 Apple Silicon 芯片加速。
发布 4.0 版本，核心是引入了“Proteus”模型家族，能够针对不同场景（如低光、压缩伪影、胶片颗粒）自动匹配最优算法；同时增加了“面部优化”（Face Refinement）模块，可单独对画面中的人脸进行细节重建；输出格式支持 ProRes 和 DNxHR。
5.0 版本发布，全面支持实时预览帧渲染，大幅缩减导出等待时间；模型精度进一步提升，新增“Timespan”模型用于长时曝光的去模糊处理；软件架构完成从 DX11 到 Vulkan 的迁移，在 Linux 系统下也可通过 Proton 兼容运行。
Topaz Video AI 6.0 测试版推出，集成自主研发的时序卷积网络，首次实现真正意义上的“视频连贯性增强”——不再逐帧独立处理，而是考虑前后帧运动轨迹，避免闪烁和抖动；同时开放 SDK，允许第三方后期软件直接调用核心修复引擎。
