猫眼影戏
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马旭明
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猫眼影戏记者 孙腾堃 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
梦瑶 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
太香了太香了 ，妥妥完爆ChatGPT和Nano Banana！
刚刚 ，ViT焦点作者、Meta超等智能团队成员Lucas Beyer连发三条帖子 ，怒赞通义千问不久前宣布的开源模子Qwen—Image—Layered。
在他看来 ，这才是图像天生的准确翻开方法～
他还顺便自补了一句：这个模子偏向自己着实也想做来着 ，只是太忙 ，一直没来得及下手……（笑）
真话实说 ，Qwen—Image—Layered模子确实纷歧般 ，由于它可以让我们真正实现ps级别的拆图自由。
也就是说现在图片元素也支持细腻化修改了：
连网友们看了模子效果后都不禁叹息：咋有种开源PhotoShop的感受 ，amazing啊～
以是 ，这套让Lucas Beyer重复点赞的模子究竟强在哪儿 ，咱一起来看！
图片也能像PS一样拆拆拆了
若是说Nano Banana手艺点在生图 ，那Qwen—Image—Layered模子则厉害在：《拆图》。
相信各人都有过类似的履历 ，我们平时用大模子生图时总会碰的到一个抓狂问题 ，那就是图片天生so easy ，细节修改so抓狂。。
AI生出来的图片里 ，经；嵊幸恍┬∠附诓惶轿 ，但我们又没法只改局部 ，只能整张丢回模子重新天生 ，效果往往还不如上一版…
Qwen—Image—Layered模子的焦点能力 ，就是专治「一图定生死」这事儿的。
它能将一张通俗图片剖析成多个包括透明度信息的RGBA疏散图层 ，实现真正意义上的图片素材的可编辑性。
光说看法有点笼统 ，咱直接看例子～
在官计划例中 ，一张完整图片输入之后 ，模子会自动把画面拆成6个包括差别元素的图层 ，配景是配景 ，人物是人物 ，装饰是装饰 ，互不滋扰。
看到这儿各人是不是突然感受 ，这个很是适适用在海报制作等细节较多的图片上？？（雀实
可是Qwen—Image—Layered模子能做的还不止只是疏散图层这么简朴 ，我们还可以对图层举行二次编辑修改。
好比最基础的：改配景 ，不动主体。
只替换配景图层的颜色 ，一张橙色配景的海报 ，瞬间就能换成蓝色版本：
再好比 ，直接换主体。
坚持构图稳固 ，把原图里的长发女孩 ，换成短发女孩 ，险些看不出拼接修改痕迹：
再来看下面这个——文字编辑。
我们可以只修改图片中的局部文字 ，哪怕第一次天生的文字有幻觉问题也不怕了：
除了基本的替换编辑功效外 ，Qwen—Image—Layered模子还支持调解元素的巨细、删除不想要的元素等等。
例如像这样 ，我们可以删除掉画面中不想要的元素工具 ，只保存自己想留的画面元素：
又或者在不拉伸、不失真的条件下 ，轻松调解元素的巨细比例 ，着实有点像PS里的自由缩放功效：
值得注重的是 ，Qwen—Image—Layered模子分层不限于牢靠的图层数目 ，支持可变层剖析 ，例如我们可以凭证需要将图像剖析为3层或8层：
这个能力很是适合我们在差别的编辑需求场景下使用 ，可以凭证我们想局部编辑的元素数目多或少而定。
虽然 ，若是只是想改文字 ，差未几两三层就够了 ，若是修改需求较量多较量重大 ，多拆几层反而更好操作～
除了适才说的这些 ，模子还支持在已剖析的图层基础上做进一步剖析 ，进而实现无限剖析 ，听上去很像无限套娃…
像下面这位网友 ，用Qwen—Image—Layered把人物元素举行一次性分层处置惩罚 ，最后甚至可以一起拆到只剩下一个线稿层：
再来看这位网友 ，原自己物和配景完全糊在一起的一张图 ，被模子直接拆成了主体和配景两个自力元素：
简朴说就是：只要画面里不止一个元素 ，它就能拆、还能一直拆……
拆图的本事来自于扩散模子
有朋侪看到这儿该问了 ，小小模子背后能有这PS一样平常的能力 ，用的是啥神奇邪术？
不藏着掖着 ，Qwen—Image—Layered的焦点手艺 ，实质上是一套端到端的「扩散模子」。
它并不是用来天生图片的那种扩散模子 ，而是专门为「拆图片」这件事设计的——
模子直接输入一张完整的RGB照片 ，通过扩散历程 ，一步步展望出多个带透明度信息的RGBA图层。
这里有一个绕不开的条件是：
我们平时看到的图片着实只有RGB三个通道 ，但真正的图层编辑 ，离不开Alpha（透明度）通道。
为此 ，Qwen—Image—Layered专门设计了一套四通道的RGBA-VAE ，把RGB输入和RGBA输出 ，统一压缩到统一个隐藏空间中：
详细来说 ，当输入是一张通俗RGB图片时 ，模子会自动把Alpha通道补成1（完全不透明） ，在初始化阶段还会智慧地复用预训练参数 ，阻止在透明度建模时蜕化。
这样一来 ，模子从一最先就「懂透明」 ，差别图层也就不会被混在一起。
并且在结构上模子也不是死板拆层 ，它的焦点Transformer—VLD-MMDiT会凭证图片重漂后 ，自动决议需要拆成几多层。
为了阻止前一层把后一层盖住的问题 ，模子还加了一套Layer3D RoPE（三维位置编码） ，简朴说就是给差别图层打上明确的层级标签 ，让模子在空间温顺序上都分得清晰～
还不止云云 ，在隐藏空间里中 ，模子能够被逐步「指导」去学会：哪些像素该属于哪一层、哪些区域需要保存透明度、哪些内容应该被疏散开来。
这样一来哪怕图层再多对模子来说也都是小case了～
并且在训练战略上模子也不是从零教的 ，而是基于Qwen-Image预训练天生模子逐步升级：
第一阶段让模子学会文本天生单RGBA图层 ，第二阶段让模子学会扩展到多图层合成 ，第三阶段让模子真正学会从图片反向拆解多图层。
每阶段几百K步训练 ，加上重修损失和感知损失 ，确保语义疏散清洁、不冗余。
这样一来利益很直接 ，以前要领（如LayerD）要递归抠远景再补配景 ，容易积累过失 ，或者用支解+修复 ，遮挡区补欠好。
Qwen—Image—Layered模子直接实现端到端天生完整RGBA层 ，阻止这些问题 ，尤其善于重大遮挡、半透明和文字。
相较于Nano Banana的“一次抽图定生死” ，Qwen—Image—Layered的拆图能力能让Lucas Beyer这么喜欢 ，也就不希奇了…
现在模子已经开源 ，感兴趣的朋侪可以试试～
github开源地点：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
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