Qwen-Image-Layered - 阿里团队开源的AI图像编辑模型
Qwen-Image-Layered是阿里团队开源的AI图像编辑模型，能将普通图片智能分解为独立的透明图层，实现类似Photoshop的精准编辑。模型采用Apache 2.0协议开源，支持灵活控制图层数量（3-10层），能无限递归拆分细节。核心技术包括统一的图片-分层翻译机制、位置编码和渐进式训练策略，显著提升了透明度还原精度（0.916）。用户可通过GitHub获取代码，或在Hugging Face平台体验在线Demo。
Qwen-Image-Layered的功能特色
固有可编辑性：将图像分解为多个独立的 RGBA 图层，每个图层可以单独编辑，而不影响其他图层的内容，实现高度一致的图像编辑效果。
高保真操作：支持对图层进行高保真操作，如清晰删除对象、无失真调整大小、自由移动对象等，保持图像的高质量和一致性。
灵活的图层分解：支持可变数量的图层分解，用户可以根据需要选择分解的图层数量，还可以对任意图层进行递归分解，实现无限分解。
强大的数据管道：通过从 Photoshop 文档中提取和标注多层图像，建立高质量的训练数据集，解决了高质量多层训练数据稀缺的问题，提高了模型的训练效果。
先进的模型架构：采用 RGBA-VAE 和 VLD-MMDiT 架构，结合多阶段训练策略，使得模型在图像分解质量和编辑能力上显著超越现有方法。
Qwen-Image-Layered的核心优势
图层分解可编辑性：图像分解为多个独立图层后，各图层可独立编辑，互不影响，从根本上保证编辑一致性。
高保真操作支持：支持高保真基本操作，如清晰删除、无失真调整大小和自由移动对象，保持图像高质量。
灵活的图层数量：支持可变数量的图层分解，用户可根据需求选择分解的图层数量，满足不同场景需求。
递归分解能力：任何图层可进一步分解，实现无限分解，提供极高的编辑灵活性。
高效数据管道：从 Photoshop 文档中提取多层图像，解决高质量多层训练数据稀缺问题，提升模型训练效果。
先进的模型架构：采用 RGBA-VAE 和 VLD-MMDiT 架构，结合多阶段训练策略，显著提升分解质量和编辑性能。
开源与易用性：提供开源代码和详细的使用指南，便于开发者快速上手和集成到各种应用中。
Qwen-Image-Layered官网是什么
Github仓库：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered
arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2512.15603
在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-Layered
Qwen-Image-Layered的适用人群
专业设计师：需要对图像进行复杂编辑和创意设计，如广告设计、平面设计、UI/UX 设计等。
影视后期制作人员：用于影视画面的特效处理、元素替换、颜色校正等，提升工作效率。
创意艺术家：希望快速实现创意构思，对图像中的不同元素进行独立操作和组合。
摄影师：用于后期编辑，如更换背景、调整主体位置、修复图像等，提升作品质量。
教育工作者：在教学中展示图像分解和编辑原理，帮助学生更好地理解图像处理技术。
软件开发者：将 Qwen-Image-Layered 集成到图像编辑软件或工具中，为用户提供更强大的功能。