Qwen-Image-Layered - модель редактирования изображений с искусственным интеллектом, открытая командой Ali

Что такое Qwen-Image-Layered?

Qwen-Image-Layered - это модель редактирования изображений с открытым исходным кодом AI от команды Ali, которая может интеллектуально разложить обычные изображения на независимые прозрачные слои для достижения Photoshop-подобной точности редактирования. Модель имеет открытый исходный код по протоколу Apache 2.0, поддерживает гибкое управление количеством слоев (3-10 слоев) и может бесконечно рекурсивно разделять детали. Основная технология включает в себя унифицированный механизм перевода изображение-слой, позиционное кодирование и стратегию прогрессивного обучения, что значительно повышает точность уменьшения прозрачности (0,916). Пользователи могут получить доступ к GitHubПолучите код или пройдите онлайн-демонстрацию на платформе Hugging Face.

Особенности Qwen-Image-Layered

• возможность редактирования: Разложите изображение на несколько независимых RGBA-слоев, каждый из которых можно редактировать по отдельности, не затрагивая содержимое других слоев, что позволяет редактировать изображение с высокой степенью согласованности.
• высокая точность работы: Поддерживает высокоточные операции над слоями, такие как чистое удаление объектов, изменение размеров без искажений, свободное перемещение объектов и т. д., что позволяет поддерживать высокое качество и согласованность изображений.
• Разбивка гибкого слоя: Поддерживает переменное количество слоев для декомпозиции, пользователи могут выбирать количество слоев для декомпозиции в соответствии с их потребностями, а также рекурсивно декомпозировать любой слой для достижения неограниченной декомпозиции.
• Мощный конвейер данных: Проблема нехватки высококачественных многослойных обучающих данных решается путем извлечения и маркировки многослойных изображений из документов Photoshop для создания высококачественного обучающего набора данных, что улучшает эффект обучения модели.
• Расширенная архитектура модели: Использование архитектур RGBA-VAE и VLD-MMDiT в сочетании с многоступенчатой стратегией обучения позволяет модели значительно превзойти существующие методы по качеству декомпозиции изображений и возможностям редактирования.

Основные преимущества Qwen-Image-Layered

• Возможность редактирования декомпозиции слоев: После разложения изображения на несколько независимых слоев каждый слой можно редактировать независимо, не затрагивая друг друга, что в значительной степени обеспечивает согласованность редактирования.
• Поддержка операций с высокой точностью: Поддерживает базовые операции с высокой точностью, такие как чистое удаление, изменение размера без искажений и свободное перемещение объектов для сохранения высокого качества изображения.
• Гибкое количество слоевПоддерживается декомпозиция с переменным количеством слоев. Пользователи могут выбирать количество декомпозируемых слоев в соответствии со своими потребностями, чтобы удовлетворить требования различных сценариев.
• Возможность рекурсивной декомпозиции: Любой слой можно разложить на неограниченное количество слоев, что обеспечивает большую гибкость при редактировании.
• Эффективные конвейеры данных: Извлечение многослойных изображений из документов Photoshop позволяет решить проблему нехватки высококачественных данных для обучения многослойных изображений и улучшить эффект обучения модели.
• Расширенная архитектура модели: Архитектуры RGBA-VAE и VLD-MMDiT в сочетании с многоступенчатой стратегией обучения значительно улучшают качество разложения и производительность редактирования.
• Открытый исходный код и простота использования: Предоставляет открытый исходный код и подробное руководство по использованию для разработчиков, чтобы быстро начать работу и интегрировать в различные приложения.

Какой официальный сайт Qwen-Image-Layered?

• Репозиторий Github:: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered
• Технический документ arXiv:: https://arxiv.org/pdf/2512.15603
• Демонстрация опыта работы в режиме онлайн:: https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen-Image-Layered

Применимые люди Qwen-Image-Layered

• Профессиональный дизайнер: Требуется сложное редактирование и творческий дизайн изображений, например, рекламный дизайн, графический дизайн, UI/UX дизайн.
• постпродюсер кино и телевидения: Используется для обработки спецэффектов, замены элементов, цветокоррекции и т.д. в кино- и телеизображениях для повышения эффективности работы.
• Творческие художники: Желание быстро реализовывать творческие идеи, самостоятельно манипулировать и комбинировать различные элементы изображения.
• Операторы: Для постобработки, например, замены фона, корректировки положения объекта, исправления изображений и т. д., чтобы повысить качество работы.
• педагог: Продемонстрируйте принципы декомпозиции и редактирования изображений в процессе обучения, чтобы помочь студентам лучше понять методы обработки изображений.
• разработчик программного обеспечения: Интегрируйте Qwen-Image-Layered в программное обеспечение или инструменты для редактирования изображений, чтобы предоставить пользователям еще большую функциональность.