Qwen-Image-Layered - Modelo de edición de imágenes por IA de código abierto por el equipo de Ali

¿Qué es Qwen-Image-Layered?

Qwen-Image-Layered es un modelo de edición de imágenes AI de código abierto del equipo Ali, que puede descomponer inteligentemente imágenes ordinarias en capas transparentes independientes para lograr una edición de precisión similar a la de Photoshop. El modelo es de código abierto y utiliza el protocolo Apache 2.0, admite un control flexible del número de capas (3-10 capas) y puede dividir los detalles de forma infinitamente recursiva. La tecnología central incluye un mecanismo unificado de traducción imagen-capa, codificación posicional y estrategia de entrenamiento progresivo, que mejora significativamente la precisión de la reducción de transparencia (0,916). Los usuarios pueden acceder a GitHubConsigue el código o experimenta la demostración en línea en la plataforma Hugging Face.

Características de Qwen-Image-Layered

• editabilidad intrínsecaDescomponga la imagen en múltiples capas RGBA independientes, cada una de las cuales puede editarse individualmente sin afectar al contenido de las otras capas, para una edición de imagen altamente consistente.
• funcionamiento de alta fidelidad: Admite operaciones de alta fidelidad en las capas, como la eliminación clara de objetos, el cambio de tamaño sin distorsiones, el movimiento libre de objetos, etc., para mantener la alta calidad y coherencia de las imágenes.
• Descomposición flexible de capas: Admite la descomposición de un número variable de capas, los usuarios pueden elegir el número de capas a descomponer según sus necesidades, y también pueden descomponer recursivamente cualquier capa para lograr una descomposición ilimitada.
• Potente canalización de datosEl problema de la escasez de datos de entrenamiento multicapa de alta calidad se resuelve extrayendo y etiquetando imágenes multicapa de documentos de Photoshop para construir un conjunto de datos de entrenamiento de alta calidad, lo que mejora el efecto de entrenamiento del modelo.
• Arquitectura de modelos avanzadaEl uso de las arquitecturas RGBA-VAE y VLD-MMDiT, combinado con una estrategia de entrenamiento multietapa, permite al modelo superar significativamente a los métodos existentes en términos de calidad de descomposición de la imagen y capacidad de edición.

Principales ventajas de Qwen-Image-Layered

• Descomposición de capas EditabilidadCapas independientes: Una vez descompuesta la imagen en varias capas independientes, cada capa puede editarse de forma independiente sin que se vean afectadas las demás, lo que garantiza fundamentalmente la coherencia de la edición.
• Apoyo operativo de alta fidelidad: Admite operaciones básicas de alta fidelidad como el borrado claro, el cambio de tamaño sin distorsiones y el movimiento libre de objetos para mantener una alta calidad de imagen.
• Número flexible de capasSe admite la descomposición de un número variable de capas. Los usuarios pueden elegir el número de capas a descomponer en función de sus necesidades para satisfacer los requisitos de distintos escenarios.
• Capacidad de descomposición recursiva: Cualquier capa puede descomponerse aún más para una descomposición ilimitada, lo que proporciona una gran flexibilidad de edición.
• Canalización eficaz de datosExtraer imágenes multicapa de documentos de Photoshop para resolver el problema de la escasez de datos de entrenamiento multicapa de alta calidad y mejorar el efecto de entrenamiento del modelo.
• Arquitectura de modelos avanzadaLa arquitectura RGBA-VAE y la VLD-MMDiT, combinadas con una estrategia de entrenamiento multietapa, mejoran significativamente la calidad de la descomposición y el rendimiento de la edición.
• Código abierto y facilidad de uso: Proporciona código fuente abierto y directrices de uso detalladas para que los desarrolladores puedan empezar rápidamente e integrarlo en diversas aplicaciones.

¿Cuál es la página web oficial de Qwen-Image-Layered?

• Repositorio Github:: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered
• Documento técnico arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2512.15603
• Demostración de la experiencia en línea:: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered's Gente Aplicable

• Diseñador profesionalSe requiere edición compleja y diseño creativo de imágenes, por ejemplo, diseño publicitario, diseño gráfico, diseño UI/UX.
• postproductor de cine y televisión: Se utiliza para el procesamiento de efectos especiales, la sustitución de elementos, la corrección del color, etc. en imágenes de cine y televisión para mejorar la eficacia del trabajo.
• Artistas creativosEl deseo de materializar rápidamente ideas creativas, de manipular y combinar distintos elementos de una imagen de forma independiente.
• camarógrafosPara la postedición, como sustituir fondos, ajustar la posición del sujeto, reparar imágenes, etc., para mejorar la calidad de su trabajo.
• educadorDemostrar los principios de la descomposición y edición de imágenes en la enseñanza para ayudar a los estudiantes a comprender mejor las técnicas de tratamiento de imágenes.
• desarrollador de softwareIntegre Qwen-Image-Layered en programas o herramientas de edición de imágenes para ofrecer a los usuarios una funcionalidad aún mayor.