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猫眼影戏记者 潘存 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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