Qwen-Image-Layered – 阿里推出的AI圖像編輯模型

Qwen-Image-Layered：AI賦能的圖像分層編輯新紀元

由阿里團隊傾力打造的Qwen-Image-Layered，正以前所未有的方式革新著圖像編輯的范疇。這款尖端AI模型，能夠將一張完整的普通圖片自動拆解成的RGB透明圖層，賦予用戶媲美Photoshop的精細化分層編輯能力。借助先進的注意力機制與位置編碼技術，Qwen-Image-Layered能夠動態地將圖像分解為3至10層，每一層都擁有的語義和編輯屬性。這意味著用戶可以對單個圖層進行縮放、著色等操作，而無需擔心對畫面其他部分產生任何連鎖反應。與傳統AI修圖“牽一發而動全身”的局限性截然不同，Qwen-Image-Layered在Hugging Face的開源測試中，取得了令人矚目的成績：色彩還原誤差低至0.0033，透明度準確率高達0.916，遠超當前同類技術水平。

Qwen-Image-Layered的核心能力概覽

• 精細化圖像分層：突破單一張RGB圖像的限制，將其化為若干個的RGBA圖層，每個圖層都承載著的視覺信息，為后續的精細化編輯奠定基礎。
• 無損編輯：賦予每一層圖層自主編輯的權力，無論是調整尺寸、重新排列位置，還是改變色彩，都互不干擾，實現真正意義上的操作。
• 高保真操作體驗：提供如對象清晰移除、尺寸無損調整、對象移動等一系列高保真編輯功能，確保每一次操作都盡善盡美。
• 無限分解潛力：不僅支持對圖像進行3-10層的靈活分解，更能通過遞歸分解的特性，實現近乎無限的圖層拆分，滿足各種復雜多變的設計需求。
• 創新數據構建管線：成功構建了一條從Photoshop文檔中提取多層圖像的數據流水線，有效解決了高質量多層訓練數據稀缺的瓶頸，為模型的持續優化提供了堅實保障。

Qwen-Image-Layered的底層技術解析

• RGBA-VAE的統一框架：通過整合RGB與RGBA圖像的潛在空間表示，構建了一個統一的潛在表征框架，為多層圖像的生成與分解提供了理論支撐。
• VLD-MMDiT架構的靈活性：采用可變層分解（VLD）的MMDiT（Multimodal Diffusion Transformer）架構，賦予模型根據圖像內容動態調整分解層數的強大能力。
• 多階段訓練策略的優化：結合預訓練的強大圖像生成模型，通過精巧的多階段訓練流程，使模型能夠高效地適應多層圖像分解任務，從而顯著提升其性能表現。
• 數據管道的精心設計：從海量的Photoshop文檔中提取并標注多層圖像數據，構建了高質量的訓練數據集，有效緩解了數據匱乏的難題。
• 擴散模型的生成機制：基于先進的擴散模型生成原理，模型能夠逐步從噪聲中迭代重建圖像的多層表示，最終實現高精度、高質量的圖層分解。

Qwen-Image-Layered的探索入口

• GitHub代碼庫：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
• HuggingFace模型展示：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered
• arXiv技術論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2512.15603
• 在線交互體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered的廣泛應用前景

• 廣告設計領域：快速將廣告素材分解成圖層，如背景、產品、文字等，方便設計師靈活調整各元素，優化視覺效果，提升廣告投放效率。
• 影視后期制作：對影視畫面中的角色、道具、場景等進行精細分層，為特效疊加、色彩校正、鏡頭合成等復雜后期流程提供極大的便利。
• 創意設計探索：為創意工作者提供強大的分層工具，允許他們拆解圖像，編輯各個組成部分，激發無限創意火花。
• 高效圖像修復：在處理受損圖像時，可以將圖像分解為多層，然后針對性地修復損壞的圖層，最大限度地保留完好部分，顯著提升修復效率與質量。
• 教育普及與演示：在圖像處理教學中，可以將復雜的圖像分解為易于理解的圖層，直觀地展示圖像構成原理與編輯技巧，幫助學生建立清晰的認知。