Qwen-Image-Layered是什么
qwen-image-layered是阿里团队推出的ai图像编辑模型，能将普通图片自动拆分为独立的rgb透明图层，实现类似photoshop的分层编辑功能。通过注意力机制和位置编码动态拆分图层，支持3-10层的灵活分解，允许对单层进行缩放、着色等操作而不影响其他部分。相比传统ai修图”牵一发而动全身”的问题，模型在hugging face开源测试中显示，色彩还原误差仅为0.0033，透明度准确率高达0.916，显著优于现有技术。
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Qwen-Image-Layered的主要功能
- 图像分层：将单一 RGB 图像分解为多个 RGBA 图层，每个图层语义独立，便于后续编辑。
- 独立编辑：各图层可单独操作，如调整大小、重新定位、重新着色等，不影响其他图层。
- 高保真操作：支持高保真基本操作，如清晰删除对象、无失真调整大小、自由移动对象等。
- 灵活分解：支持可变数量的图层分解，还可递归分解，实现无限分解，满足不同编辑需求。
- 数据管道：建立从 Photoshop 文档提取多层图像的管道，解决高质量多层训练数据稀缺问题。
Qwen-Image-Layered的技术原理
- RGBA-VAE：通过统一 RGB 和 RGBA 图像的潜在表示，为多层图像的生成和分解提供基础框架。
- VLD-MMDiT 架构：采用可变层分解的 MMDiT 架构，能够灵活地将图像分解为不同数量的图层。
- 多阶段训练策略：结合预训练的图像生成模型，通过多阶段训练，使其适应多层图像分解任务，提升模型性能。
- 数据管道：从 Photoshop 文档中提取和标注多层图像，建立高质量的训练数据集，解决数据稀缺问题。
- 扩散模型：基于扩散模型的生成机制，逐步从噪声中重建图像的多层表示，实现高质量的图层分解。
Qwen-Image-Layered的项目地址
- Github仓库：http://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
- HuggingFace模型库：http://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered
- arXiv技术论文：http://arxiv.org/pdf/2512.15603
- 在线体验Demo：http://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-Layered
Qwen-Image-Layered的应用场景
- 广告设计：快速分解图像为多个图层，方便对广告中的元素进行独立编辑，如更换背景、调整产品位置等。
- 影视后期：对影视画面中的角色、道具等进行分层处理，便于特效添加、颜色校正等操作。
- 创意设计：设计师可以轻松分解创意图像，对不同元素进行独立修改，激发更多创意灵感。
- 图像修复：将图像分解后，可单独修复受损图层，而不影响其他部分，提高修复效率。
- 教育演示：在教学中，将复杂图像分解为简单图层，帮助学生更好地理解图像构成和编辑原理。
