Topaz Gigapixelは、画像を高画質のまま拡大できるAIソフトとして注目されています。
通常画像の拡大処理では細部がぼけてしまうことが多いですが、Topaz GigapixelはAIがディテールを補間することで、自然な仕上がりを実現できるのが特徴です。
また後にも書きますが、新モデルの「Wonder2」が従来とは段違いですごいです。これだけのために契約する価値があります。
この記事では、Topaz Gigapixelの基本から使い方、料金、Personal版とPro版の違いまで、初心者にもわかりやすく完全解説します。
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| 製品名 | セール価格 |
|---|---|
| Topaz Studio | |
| Topaz Studio Pro | |
| Topaz Video | |
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| Topaz Gigapixel | |
| Topaz Gigapixel Pro | |
| Topaz Photo | |
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| Bloom Pro |
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| プラン名 | セール価格 |
|---|---|
| Astra(400 credits/月) | |
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Topaz Gigapixelとは?初心者向けにわかりやすく解説
まずは基本から理解したい方向けにTopaz Gigapixelの概要を解説します。
Topaz Gigapixelとはどんなソフト?
Topaz Gigapixel とは、AI技術を使って画像を高画質化しつつ拡大できるソフトです。
通常の画像拡大ではピクセルが引き伸ばされるため画質が劣化しますが、GigapixelはAIが新しいディテールを生成するため、自然な仕上がりになります。
AI画像拡大ソフトの仕組み(従来との違い)
従来の拡大処理は単純な補間(ピクセルを引き伸ばす)でしたが、Topaz Gigapixelは以下の仕組みで動作します。
- AIが画像のパターンを解析
- 不足しているディテールを推測
- 自然な形でディテールを追加して高解像度化
輪郭のぼやけやノイズを抑えつつ、シャープな画像を生成できます。
Topaz Gigapixelとは?最新バージョンの特徴
Topaz Gigapixelは、従来バージョンよりもAIモデルが進化した最新版です。
主な特徴は以下のとおりです。
- Wonder2モデルによる圧倒的なディテール補間
- 顔認識の精度向上
- 処理速度の改善
特にWonder2モデルがものすごく強力です。
これだけのためにアプリケーションを契約する価値があると、筆者は本気で思っています。

Topaz Gigapixelの無料体験版
最新版の「Topaz Gigapixel」には無料体験版がなくなってしまいました。
ただ、旧版の「Topaz Gigapixel 8」の無料体験版はまだダウンロードすることができます。
以下のリンクからアプリを入手し、インストール後に「Start a free trial」を選択することで試用を開始できます。
旧版では最新のWonder2モデルが体験できないことが、とても残念です。
Topaz Gigapixelの価格とサブスクリプションについて
Topaz Gigapixelの価格
Topaz Gigapixelは、サブスクリプション型の販売形式です。
料金は以下のとおりです。年契約にはひと月ごとに払うパターンと、年一括で払うパターンがあります。
| Personal版 | 月契約月払プラン | 年契約月払プラン | 年契約年払プラン |
|---|---|---|---|
| Topaz Gigapixel | $17/月 (1$=160円として2,720円) | $29/月 (1$=160円として4,640円) | $149/年 (1$=160円として23,840円) |
| Pro版 | 年契約月払プラン | 年契約年払プラン |
|---|---|---|
| Topaz Gigapixel Pro | $50/月 (1$=160円として8,000円) | $499/年 (1$=160円として79,840円) |
「Topaz Studio」はGigapixel以外のアプリケーションもセットになっている、Topazアプリケーション全部入りの契約です。
| Personal版 | 月契約月払プラン | 年契約月払プラン | 年契約年払プラン |
|---|---|---|---|
| Topaz Studio | $67/月 (1$=160円として10,720円) | $37/月 (1$=160円として5,920円) | $399/年 (1$=160円として63,840円) |
| Pro版 | 年契約月払プラン | 年契約年払プラン |
|---|---|---|
| Topaz Studio Pro | $75/月 (1$=160円として12,000円) | $799/年 (1$=160円として127,840円) |
Topaz Gigapixelの買い切りは可能?
Topaz Gigapixel 8以前は買い切り型での購入ができましたが、現在の購入方法はサブスクリプション契約のみです。
Topaz Gigapixel ”Personal”と”Pro”の違い
Personalは主に個人向け、Proは主に企業向けの位置付けとなっています。
Pro版の違いは以下です。
- 年間売り上げが100万ドル(約1億6000万円)以上の企業・個人が商用利用に利用
- シート管理
- オフラインアクティベーション
個人でも企業でも、年間売り上げが100万ドル以上のユーザーが商用利用する場合は、Proが必要となります。
逆に機能面での性能に違いはないので、年間売り上げが100万ドル以下の「個人事業者・小規模事業者・趣味の個人利用」などにはPersonalがよいです。
Topaz Gigapixelの必要スペック
Topaz Gigapixelを使うためのPCの必要スペックは以下を参照してください。
| 要件 | Windows | Mac |
| OS | Windows 10 または 11 (最新バージョン推奨) | macOS 12.0 Monterey以上 |
| CPU | 2013年以降に発売されたAVX命令セット対応のIntelまたはAMD | Apple Mシリーズ |
| RAM | 16GB (インテルGPUで大規模アップスケールの場合は24GB以上推奨) | 16GB以上 |
| グラフィックカード | NVIDIA GTX 980Ti以上 (6GB VRAM)、AMD Radeon570以上 (6GB VRAM)、Intel UHD 600以上 (16GBシステムRAM) | - |
| VRAM | 6GB (Windows) | - |
Topaz Gigapixelでできること
実際に何ができるのかを具体的に紹介します。
画像を高画質のまま最大6倍まで拡大
Topaz Gigapixelは、画像を最大6倍まで拡大可能です。
しかも単なる拡大ではなく、ディテールを維持したまま処理されるのが大きな特徴です。
Wonder2モデルも6倍まで対応しています。
ぼけた写真のディテールを復元
古い写真や低解像度画像でも、AIがディテールを補完します。
ぼやけた部分がくっきり見えるようになるため、印刷用途にも適しています。
顔補正・ノイズ除去機能
人物写真では特に効果を発揮します。
- 顔の輪郭を自然に補正
- ノイズを抑えてクリアな仕上がり
SNS用画像やポートレートにも活用できます。
古い写真の高解像度化にも対応
昔の写真やスキャンデータも、現代レベルの画質に近づけることが可能です。
思い出の写真を綺麗に残したい方にも向いています。
Topaz Gigapixelの使い方
初めて使う人でも迷わないように手順を追って解説します。
①画像を読み込む
アプリケーションを起動し、画像をドラッグ&ドロップするだけで読み込みできます。
②AIモデルを選択する
用途に応じてモデルを選びます。
こちらの基本モデルは、生成モデルに比べて、品質が劣ります。下で紹介する生成モデルを使用するのがおすすめです。
| Standard | 一般的な用途 |
| High fidelity | 元画像から高解像度の画像 |
| Low res | 低解像度画像 |
| Text & Shapes | テキスト画像、ベクター画像 |
| Art & CG | イラスト、CG画像向け |
以下は最新の生成型モデルです。生成型モデルはディテール追加にメリットがあります。意味的に似ている説明のモデルが多いのですが、「Wonder」(Wonder2モデル)が特におすすめです。
| Wonder | 低解像度に特に有効 |
| Stadard Max | 一般的な用途 |
| Recover | 低解像度の修復 |
| Redefine realistic | ディテール追加、元画像に忠実 |
| Redefine creartive | ディテール追加、元画像に縛られない |

③拡大倍率を設定する
2倍・4倍・6倍など、目的に応じて設定可能です。
プレビューを見ながら調整するのがポイントです。
④プレビューで確認する
処理前後を比較しながら最適な設定を見つけます。
生成モデルでは処理に時間がかかるクラウドレンダリングが必要なため、プレビューが動作しません。
⑤エクスポート(保存)する
標準モデル:設定が決まったら画像を「エクスポート」して完了です。高解像度画像として保存されます。
生成モデル:「クラウドレンダー」すると、レンダーが始まり終わると自動的にダウンロードフォルダに画像が保存されます。
Topaz Gigapixelについてのよくある質問
クラウドレンダリングで生成クレジットは消費する?
Gigapixelのクラウドレンダリングは生成クレジットを消費しません。
オンラインのレンダリングを使って好きなだけ高精細な画像を生成することができます。
Topaz GigapixelはPhotoshopでも使える?
Topaz Gigapixelは、Photoshopと連携して使用可能です。GigapixelアプリケーションにPhotoshopプラグインが付属しているので、アプリケーションのインストール時にプラグインのインストールも同時に行えます。
プラグインのメリットとデメリットは以下です。
プラグインのメリット
- Photoshop内でプラグインとして起動し、Photoshopで開いている画像にそのまま適用できる
- 編集後すぐにPhotoshop作業に戻れる
プラグインのデメリット
- PhotoshopとGigapixelを同時に使用するため、メモリ使用量が増える
- メモリ圧迫により処理時間が長くなる場合あり
Topaz Gigapixelはどんな場面で使える?
Topaz Gigapixelは次のような用途におすすめです。画像を高画質に保存したいすべての人に強くおすすめできます!
- AIで生成した画像を高画質化したい
- 印刷用途の画像を用意したいが解像度が足りない
- 顧客から提供された画像が小さい
- 推しの写真をきれいに拡大したい
特にWonder2の拡大は革新的で、筆者もその高精度に驚きました。すべての人に自分のモニターでぜひ見てほしいです。
Topaz Gigapixelのデメリット
Topaz Gigapixelは、高解像度化においてもっとも利用されているアプリケーションと言ってもよいでしょう。
実際の導入前に知っておきたいデメリットを紹介します。
処理に時間がかかる場合がある
使用する拡大処理によって、処理に時間がかかる場合があります。
特に生成モデルを用いた拡大処理では、高精細な拡大が行える反面、クラウドレンダーの待ち時間が必要になります。
サブスクリプション契約のみ
Topaz Gigapixelは現在サブスクリプション契約のみなので、買い切り型のアプリケーションに比べて割高になる場合があります。
Topaz PhotoとTopaz Gigapixelの違い
Topaz Gigapixelは主に画像の拡大(アップスケーリング)に特化したツールで、低解像度の写真を高精細に引き伸ばすことに強みがあります。
一方、Topaz Photoはノイズ除去・シャープ化・顔補正などを自動でまとめて行う“総合補正ソフト”です。
近年はTopaz Photoにもアップスケーリング機能が統合されており、2つのアプリケーションの違いはあいまいになってきています。
ただし、極端な高倍率拡大や細部の再現性では、Gigapixelの方が依然として優れるという声が多いです。
つまり、全般的な写真補正はPhoto AI、拡大品質を最優先するならGigapixel、という使い分けになります。
まとめ
Topaz Gigapixelは、AIによる画像拡大に特化した非常に優秀なソフトです。
筆者もリリース当初から現在まで毎年課金しており、画像高精細化において自信をもっておすすめできるアプリケーションです。
Gigapixelは特にWonder2モデルのパワーで、かなり自然な高画質化が可能になりました。筆者のテストでは、たった1.75MBの容量の画像が62.9MBの高精細画像に生まれ変わりました。
Topaz Labsは画像と動画の高画質化を何年も継続して開発しています。
生成AIを使った画像生成ができてからは、技術がさらに精度が向上しており、初心者でも扱いやすいアプリケーションです。
画像の品質を上げたい方には、Topaz Gigapixelは導入する価値があるツールです。
Topaz Labs セール情報 ” 5/22までのセール情報追加”

セール期間:2026年5月7日〜5月22日
続いて大規模セールが開催中です。
今回は「月額プラン」が中心となっており、デスクトップ版は最大30%OFF、Webプランは最大50%OFFとなっています。
デスクトップ版(月額プラン30%OFF)※割引はカートで自動適用
| 製品名 | セール価格 |
|---|---|
| Topaz Studio | |
| Topaz Studio Pro | |
| Topaz Video | |
| Topaz Video Pro | |
| Topaz Gigapixel | |
| Topaz Gigapixel Pro | |
| Topaz Photo | |
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| プラン名 | セール価格 |
|---|---|
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画像アプリケーションについての情報はこちらのページにまとめています。
ぜひご覧ください。





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