Qwen-Image-Layered翻译站点

什么是 Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered 是一款由阿里巴巴 Qwen AI 团队开发的 图像分层模型，其核心目标是将普通的 RGB 图像 分解为多个语义独立的 RGBA 层（含透明通道），让每个视觉元素在独立图层中可单独编辑、移动、重着色或重组合。该模型是 Qwen-Image 家族的一部分，延伸了传统图像生成与编辑能力，实现对图像内部结构的深入理解与操作层次化支持。Qwen Image

不同于传统生成式图像模型输出单一“平面图”，Qwen-Image-Layered 引入了基于语义的分层解析方法，让合成图像中的背景、主体、附属元素等能够通过算法划分到不同 RGBA 层中，从而支持更灵活、更精细的图像操作流程。Qwen Image

Qwen-Image-Layered 的技术原理

图像分层与 RGBA 表示

核心技术是将普通 RGB 图像扩展到具有透明度（Alpha 通道）的 RGBA 图层表示，每个图层包含颜色信息 + 透明度信息，确保视觉元素之间的隔离更加清晰。通过这种结构，图像中的单一元素（例如前景角色、道具背景）可独立处理，不会影响其它部分。qwen-image-layered.net

语义分离与变量图层数量

Qwen-Image-Layered 的模型结构允许用户控制输出图像被拆解为多少层（例如 3 层、6 层甚至 10+ 层），这种 变量层数量机制使其适用于从简单分离到复杂结构场景的不同需求。系统能够通过语义理解为图像自动划分意义层级，从而让每个层级都有其独立的视觉组件。Qwen Image

多阶段训练与语义一致性

为了让分离过程不产生视觉漂移和伪影，该模型采用 多阶段训练流程：先从带有多层结构的 PSD 样本中学习视觉分割逻辑，再通过端到端优化提升分层质量和像素一致性，使每一层既语义连贯又可独立处理。qwen-image-layered.net

核心功能详解

自动图像层分解

输入一张 JPG、PNG 等格式图像后，Qwen-Image-Layered 能够自动把图像拆解为多个 RGBA 层，其中每层可以视为一套独立图像元素。分层结果可用于后续精准编辑。Qwen Image

多层控制与自定义

用户可指定希望生成的层数，例如将图像分解为 3 层析构主要视觉结构、或分解为 8 层以获得更精细的视觉组件。不同层次的分解支持用户根据项目目标灵活选择。Qwen Image

独立编辑和可编辑性

每个输出的 RGBA 图层能够进行如下操作：

• 重绘/重着色：仅改变该层视觉元素的颜色或样式；

• 移动/缩放：在画布上局部调整该层位置与大小；

• 删除/替换：移除或替换单个层元素而不影响其他层；

• 合成布局：组合多个层以构建新的视觉效果。qwen-image-layered.net

这种操作类似于专业图像软件（如 Photoshop）中图层对象的独立控制，让制作流程更高效、更免去手工遮罩或手绘分割。qwen-image-layered.net

递归分解与层级细化

系统支持 递归分解（Recursive Decomposition），即对已经分出的特定图层再次应用分层逻辑，将某一视觉组件进一步分解成更细粒度的语义层，实现更精准、分层更细的编辑目标。comfyui-wiki.com

与传统图像模型的区别

传统的图像生成与编辑模型多以单一输出方式呈现图像内容，若想进行层级编辑往往需要复杂的手工遮罩、路径选择或人工分割。相比之下：

• Qwen-Image-Layered 将图像分解为多个独立 RGBA 层，保留透明信息，便于自由组合与编辑；Qwen Image

• 每层语义上分离良好，可用于精细调整与再编辑管线；qwen-image-layered.net

• 完全支持变层级拆分和递归层细化，建立层次化视觉操作体系。comfyui-wiki.com

典型应用场景

视觉设计与广告创作

设计师可使用 Qwen-Image-Layered 快速分离视觉素材，例如将背景、主体角色和装饰元素分离，进行独立排版、色彩调校或动画处理，提升创意效率。Qwen Image

多平台图像适配

在不同社交媒体或创意应用场景中，可以使用图像分层结果，针对特定组件调整尺寸、位置和动效，而无需重新生成整张图像。qwen-image-layered.net

素材再利用与批量编辑

对于具有重复组件的素材（如背景图块或品牌元素），可通过层分解结果批量替换组件而不影响整体画面一致性，这比手动遮罩或分割节省大量时间。Qwen Image

如何使用 Qwen-Image-Layered

获取模型权重与环境配置

用户可以从 Qwen-Image-Layered 的官方 GitHub 仓库下载权重，并通过相关开源框架（如 Diffusers）进行本地部署。qwen-image-layered.net

加载与推理流程

通过类似如下代码来加载模型（示例基于 PyTorch + Diffusers）：

from diffusers import QwenImageLayeredPipeline pipeline = QwenImageLayeredPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Layered") pipeline = pipeline.to("cuda", torch.bfloat16)

加载后可设置分层数量、推理步数等参数，并将图像转换成 RGBA 图层组。qwen-image-layered.net

编辑层输出与导出

完成分解后，可将每个 RGBA 图层导出为 PNG 或 PSD 等格式，方便后续在设计工具中进一步处理。Qwen Image Layered Lexicon

常见问题（FAQ）

Q1: 什么是 Qwen-Image-Layered？
A1: Qwen-Image-Layered 是一个基于 AI 的图像分层模型，可将单张图像分解为多个可独立编辑的 RGBA 图层，以支持更灵活的编辑与组合流程。Qwen Image

Q2: 与普通图像生成模型有什么区别？
A2: 普通模型输出单一栅格图像，而 Qwen-Image-Layered 输出层化图像，使每个视觉元素能够独立编辑、移动或替换，类似专业图像软件的图层操作能力。qwen-image-layered.net

Q3: 支持哪些图片格式？
A3: 该模型支持标准图像格式输入（如 PNG、JPEG）的 RGBA 分解，并输出带透明度通道的 PNG 或可转换为 PSD 的图层格式。qwen-image-layered.net

Q4: 能否控制分解层数？
A4: 是的，用户可在推理阶段指定希望获得的层数，根据图像复杂度选择合适的分层级别。Qwen Image

Q5: 是否可以用于专业设计软件？
A5: 是的，分解后的 RGBA 图层可导出并在 Photoshop、Affinity Photo、GIMP 等设计软件中进一步处理。Qwen Image Layered Lexicon

Q6: Qwen-Image-Layered 是否开源？
A6: 是的，该项目遵循 Apache 2.0 开源协议，用户可在 GitHub 上访问代码和模型权重。Qwen Image

结语

Qwen-Image-Layered 引入了一种新颖的图像层分解与可编辑性表达方式，它通过将单一栅格图像分解为独立、透明的 RGBA 层，使得图像内部元素可以像专业设计软件一样自由调整。对于希望提升图像创意编辑效率的 AI 工具使用者和设计创作者而言，该模型不仅提供了更强的灵活性，还为未来智能创意流水线提供了坚实技术基础。Qwen Image