千问又震撼开源!AI 绘画告别“一整张图”,进入原生图层时代
2026/7/27 2:47:47 网站建设 项目流程

如果说 Stable Diffusion 的出现是让 AI 学会了“临摹”,那么阿里 Qwen 团队刚刚发布的这个开源项目,则是真正教会了 AI “做设计”。

Qwen-Image-Layered,这是一款能够将图像分解为多个 RGBA 图层的模型。这种分层表示赋予了图像内在的可编辑性:每个图层都可以独立操作,而不会影响其他内容。同时,这种分层结构天然支持高保真的基本编辑操作,例如缩放、移动和重新着色。通过将不同元素物理地隔离到不同的图层中,我们的方法实现了高保真的编辑效果。

01.

分层分解的应用

给定一张图像,Qwen-Image-Layered 可将其分解为若干个 RGBA 图层:

分解完成后,编辑操作仅作用于目标图层,将其与其他内容物理隔离,从根本上确保了编辑的一致性。

例如,我们可以对第一个图层重新着色,而保持其余内容不变:

我们也可以将第二个图层中的女孩替换为男孩:

在下面的例子中,我们将文字内容修改为 “Qwen-Image”:

此外,分层结构天然支持各种基本操作。例如,我们可以干净地删除不需要的物体:

我们也可以轻松的对物体进行缩放而不引入形变和失真:

在完成图层分解后,我们还能在画布内自由移动物体:

02.

灵活且可迭代的分解

Qwen-Image-Layered 并不限于固定的图层数量,模型支持可变数量的图层分解。例如,我们可以根据需要将同一张图像分解为 3 层或 8 层:

此外,分解过程还可以递归进行:任意一个图层本身都可以被进一步分解,从而实现无限层级的细化分解。

03.

开源网站技术报告

https://arxiv.org/abs/2512.15603

Github:https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered

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