Qwen-Image-Layered - AI画像編集モデルをAliチームがオープンソース化

Qwen-Image-Layeredとは何ですか？

Qwen-Image-Layeredは、AliチームによるオープンソースのAI画像編集モデルで、通常の画像を独立した透明なレイヤーにインテリジェントに分解し、Photoshopのような精密な編集を実現します。このモデルはApache 2.0プロトコルを使用したオープンソースで、レイヤー数の柔軟な制御（3〜10レイヤー）をサポートし、細部を無限に再帰的に分割することができます。コアテクノロジーには、統一された画像レイヤーの変換メカニズム、位置エンコーディング、漸進的な学習戦略が含まれ、透明度の低減精度（0.916）を大幅に向上させている。ユーザーはGitHubコードを入手するか、Hugging Faceプラットフォームでオンラインデモを体験してください。

Qwen-Image-Layeredの特徴

• 内在的編集可能性画像を複数の独立したRGBAレイヤーに分解し、それぞれのレイヤーを他のレイヤーの内容に影響を与えることなく個別に編集できるため、一貫性の高い画像編集結果が得られます。
• ハイ・フィデリティ・オペレーションオブジェクトの明確な削除、歪みのないリサイズ、オブジェクトの自由な移動など、レイヤーに対する忠実な操作をサポートし、画像の高品質と一貫性を維持します。
• 柔軟なレイヤー分解また、任意のレイヤーを再帰的に分解し、無制限に分解することもできます。
• 強力なデータパイプラインPhotoshopのドキュメントから多層画像を抽出し、ラベル付けすることで、高品質な学習データセットを構築し、モデルの学習効果を向上させる。
• 高度なモデル・アーキテクチャRGBA-VAEとVLD-MMDiTアーキテクチャを多段学習戦略と組み合わせることで、このモデルは画像分解の品質と編集能力において既存の手法を大幅に上回ることができます。

Qwen-Image-Layeredの主な利点

• レイヤー分解編集可能画像が複数の独立したレイヤーに分解された後、各レイヤーは互いに影響を与えることなく独立して編集することができ、編集の一貫性を根本的に保証します。
• 忠実度の高い操作サポートクリアな削除、歪みのないリサイズ、オブジェクトの自由な移動など、高画質を維持するための忠実な基本操作をサポートします。
• 柔軟なレイヤー数可変のレイヤー分解数をサポートし、ユーザーはニーズに応じて分解するレイヤー数を選択し、さまざまなシナリオの要件を満たすことができます。
• 再帰的分解機能どのレイヤーも無制限に分解することができ、編集の自由度が高い。
• 効率的なデータパイプラインPhotoshopドキュメントから多層画像を抽出し、高品質な多層学習データの不足を解消し、モデルの学習効果を向上させる。
• 高度なモデル・アーキテクチャRGBA-VAEとVLD-MMDiTアーキテクチャを多段学習戦略と組み合わせることで、分解品質と編集性能が大幅に向上した。
• オープンソースと使いやすさ開発者がすぐに始められ、様々なアプリケーションに統合できるように、オープンソースコードと詳細な使用ガイドラインを提供します。

Qwen-Image-Layeredの公式サイトは？

• Githubリポジトリ:: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
• HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered
• arXivテクニカルペーパー:: https://arxiv.org/pdf/2512.15603
• オンライン体験デモ:: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-Layered

クウェン・イメージレイヤーの該当者

• プロフェッショナル・デザイナー広告デザイン、グラフィックデザイン、UI/UXデザインなど。
• 映画・テレビポストプロデューサー映画やテレビ映像の特殊効果処理、元素置換、色調補正などに使用し、作業効率を高める。
• クリエイティブ・アーティスト創造的なアイデアを素早く実現し、イメージのさまざまな要素を独自に操作し、組み合わせることへの欲求。
• カメラマン: 背景の入れ替え、被写体の位置調整、画像の修復など、作品のクオリティを高めるためのポストエディット用。
• 教育者生徒が画像処理技術をよりよく理解できるように、画像分解と編集の原理を教える。
• ソフトウェア開発者Qwen-Image-Layeredを画像編集ソフトやツールに統合することで、より優れた機能をユーザーに提供できます。