Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered – 阿里推出的AI图像编辑模型

Qwen-Image-Layered：AI赋能的图像分层编辑新纪元

由阿里团队倾力打造的Qwen-Image-Layered，正以前所未有的方式革新着图像编辑的范畴。这款尖端AI模型，能够将一张完整的普通图片自动拆解成的RGB透明图层，赋予用户媲美Photoshop的精细化分层编辑能力。借助先进的注意力机制与位置编码技术，Qwen-Image-Layered能够动态地将图像分解为3至10层，每一层都拥有的语义和编辑属性。这意味着用户可以对单个图层进行缩放、着色等操作，而无需担心对画面其他部分产生任何连锁反应。与传统AI修图“牵一发而动全身”的局限性截然不同，Qwen-Image-Layered在Hugging Face的开源测试中，取得了令人瞩目的成绩：色彩还原误差低至0.0033，透明度准确率高达0.916，远超当前同类技术水平。

Qwen-Image-Layered的核心能力概览

• 精细化图像分层：突破单一张RGB图像的限制，将其化为若干个的RGBA图层，每个图层都承载着的视觉信息，为后续的精细化编辑奠定基础。
• 无损编辑：赋予每一层图层自主编辑的权力，无论是调整尺寸、重新排列位置，还是改变色彩，都互不干扰，实现真正意义上的操作。
• 高保真操作体验：提供如对象清晰移除、尺寸无损调整、对象移动等一系列高保真编辑功能，确保每一次操作都尽善尽美。
• 无限分解潜力：不仅支持对图像进行3-10层的灵活分解，更能通过递归分解的特性，实现近乎无限的图层拆分，满足各种复杂多变的设计需求。
• 创新数据构建管线：成功构建了一条从Photoshop文档中提取多层图像的数据流水线，有效解决了高质量多层训练数据稀缺的瓶颈，为模型的持续优化提供了坚实保障。

Qwen-Image-Layered的底层技术解析

• RGBA-VAE的统一框架：通过整合RGB与RGBA图像的潜在空间表示，构建了一个统一的潜在表征框架，为多层图像的生成与分解提供了理论支撑。
• VLD-MMDiT架构的灵活性：采用可变层分解（VLD）的MMDiT（Multimodal Diffusion Transformer）架构，赋予模型根据图像内容动态调整分解层数的强大能力。
• 多阶段训练策略的优化：结合预训练的强大图像生成模型，通过精巧的多阶段训练流程，使模型能够高效地适应多层图像分解任务，从而显著提升其性能表现。
• 数据管道的精心设计：从海量的Photoshop文档中提取并标注多层图像数据，构建了高质量的训练数据集，有效缓解了数据匮乏的难题。
• 扩散模型的生成机制：基于先进的扩散模型生成原理，模型能够逐步从噪声中迭代重建图像的多层表示，最终实现高精度、高质量的图层分解。

Qwen-Image-Layered的探索入口

• GitHub代码库：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
• HuggingFace模型展示：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered
• arXiv技术论文链接：https://arxiv.org/pdf/2512.15603
• 在线交互体验Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered的广泛应用前景

• 广告设计领域：快速将广告素材分解成图层，如背景、产品、文字等，方便设计师灵活调整各元素，优化视觉效果，提升广告投放效率。
• 影视后期制作：对影视画面中的角色、道具、场景等进行精细分层，为特效叠加、色彩校正、镜头合成等复杂后期流程提供极大的便利。
• 创意设计探索：为创意工作者提供强大的分层工具，允许他们拆解图像，编辑各个组成部分，激发无限创意火花。
• 高效图像修复：在处理受损图像时，可以将图像分解为多层，然后针对性地修复损坏的图层，最大限度地保留完好部分，显著提升修复效率与质量。
• 教育普及与演示：在图像处理教学中，可以将复杂的图像分解为易于理解的图层，直观地展示图像构成原理与编辑技巧，帮助学生建立清晰的认知。