ViT一作盛赞：这个中国开源“PS模型”强过Nano Banana

太香了太香了，妥妥完爆ChatGPT和Nano Banana！

刚刚，ViT核心作者、Meta超级智能团队成员Lucas Beyer连发三条帖子，怒赞通义千问不久前发布的开源模型Qwen—Image—Layered。

在他看来，这才是图像生成的正确打开方式～

他还顺便自补了一句：这个模型方向自己其实也想做来着，只是太忙，一直没来得及动手……（笑）

实话实说，Qwen—Image—Layered模型确实不一般，因为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精细化修改了：

连网友们看了模型效果后都不禁感叹：咋有种开源PhotoShop的感觉，amazing啊～

所以，这套让Lucas Beyer反复点赞的模型到底强在哪儿，咱一起来看！

图片也能像PS一样拆拆拆了

如果说Nano Banana技能点在生图，那Qwen—Image—Layered模型则厉害在：《拆图》。

相信大家都有过类似的经历，我们平时用大模型生图时总会碰的到一个抓狂问题，那就是图片生成so easy，细节修改so抓狂！！！

AI生出来的图片里，经常会有一些小细节不太到位，但我们又没法只改局部，只能整张丢回模型重新生成，结果往往还不如上一版…

Qwen—Image—Layered模型的核心能力，就是专治「一图定生死」这事儿的。

它能将一张普通图片分解成多个包含透明度信息的RGBA分离图层，实现真正意义上的图片素材的可编辑性。

光说概念有点抽象，咱直接看例子～

在官方案例中，一张完整图片输入之后，模型会自动把画面拆成6个包含不同元素的图层，背景是背景，人物是人物，装饰是装饰，互不干扰。

看到这儿大家是不是突然感觉，这个非常适合用在海报制作等细节较多的图片上？？（雀实

但是Qwen—Image—Layered模型能做的还不止只是分离图层这么简单，我们还可以对图层进行二次编辑修改。

比如最基础的：改背景，不动主体。

只替换背景图层的颜色，一张橙色背景的海报，瞬间就能换成蓝色版本：

再比如，直接换主体。

保持构图不变，把原图里的长发女孩，换成短发女孩，几乎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，哪怕第一次生成的文字有幻觉问题也不怕了：

除了基本的替换编辑功能外，Qwen—Image—Layered模型还支持调整元素的大小、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对象，只保留自己想留的画面元素：

又或者在不拉伸、不失真的前提下，轻松调整元素的大小比例，其实有点像PS里的自由缩放功能：

值得注意的是，Qwen—Image—Layered模型分层不限于固定的图层数量，支持可变层分解，例如我们可以根据需要将图像分解为3层或8层：

这个能力非常适合我们在不同的编辑需求场景下使用，可以根据我们想局部编辑的元素数量多或少而定。

当然，如果只是想改文字，差不多两三层就够了，如果修改需求比较多比较复杂，多拆几层反而更好操作～

除了刚才说的这些，模型还支持在已分解的图层基础上做进一步分解，进而实现无限分解，听上去很像无限套娃…

像下面这位网友，用Qwen—Image—Layered把人物元素进行一次性分层处理，最后甚至可以一路拆到只剩下一个线稿层：

再来看这位网友，原本人物和背景完全糊在一起的一张图，被模型直接拆成了主体和背景两个独立元素：

简单说就是：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型

有朋友看到这儿该问了，小小模型背后能有这PS一般的能力，用的是啥神奇魔法？

不藏着掖着，Qwen—Image—Layered的核心技术，本质上是一套端到端的「扩散模型」。

它并不是用来生成图片的那种扩散模型，而是专门为「拆图片」这件事设计的——

模型直接输入一张完整的RGB照片，通过扩散过程，一步步预测出多个带透明度信息的RGBA图层。

这里有一个绕不开的前提是：

我们平时看到的图片其实只有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，统一压缩到同一个隐藏空间中：

具体来说，当输入是一张普通RGB图片时，模型会自动把Alpha通道补成1（完全不透明），在初始化阶段还会聪明地复用预训练参数，避免在透明度建模时出错。

这样一来，模型从一开始就「懂透明」，不同图层也就不会被混在一起。

而且在结构上模型也不是死板拆层，它的核心Transformer—VLD-MMDiT会根据图片复杂度，自动决定需要拆成多少层。

为了避免前一层把后一层盖住的问题，模型还加了一套Layer3D RoPE（三维位置编码），简单说就是给不同图层打上明确的层级标签，让模型在空间和顺序上都分得清楚～

还不止如此，在隐藏空间里中，模型能够被逐步「引导」去学会：哪些像素该属于哪一层、哪些区域需要保留透明度、哪些内容应该被分离开来。

这样一来哪怕图层再多对模型来说也都是小case了～

并且在训练策略上模型也不是从零教的，而是基于Qwen-Image预训练生成模型逐步升级：

第一阶段让模型学会文本生成单RGBA图层，第二阶段让模型学会扩展到多图层合成，第三阶段让模型真正学会从图片反向拆解多图层。

每阶段几百K步训练，加上重建损失和感知损失，确保语义分离干净、不冗余。

这样一来好处很直接，以前方法（如LayerD）要递归抠前景再补背景，容易积累错误，或者用分割+修复，遮挡区补不好。

Qwen—Image—Layered模型直接实现端到端生成完整RGBA层，避免这些问题，尤其擅长复杂遮挡、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，也就不奇怪了…

目前模型已经开源，感兴趣的朋友可以试试～

github开源地址：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered

文章来自于“量子位”，作者 “梦瑶”。