夢瑤 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

太香了太香了，妥妥完爆ChatGPT和Nano Banana！

剛剛，ViT核心作者、Meta超級智能團隊成員Lucas Beyer連發(fā)三條帖子，怒贊通義千問不久前發(fā)布的開源模型Qwen—Image—Layered。

在他看來，這才是圖像生成的正確打開方式～

他還順便自補了一句：這個模型方向自己其實也想做來著，只是太忙，一直沒來得及動手……（笑）

實話實說，Qwen—Image—Layered模型確實不一般，因為它可以讓我們真正實現(xiàn)ps級別的拆圖自由。

也就是說現(xiàn)在圖片元素也支持精細化修改了：

連網友們看了模型效果后都不禁感嘆：咋有種開源PhotoShop的感覺，amazing啊～

所以，這套讓Lucas Beyer反復點贊的模型到底強在哪兒，咱一起來看！

圖片也能像PS一樣拆拆拆了

如果說Nano Banana技能點在生圖，那Qwen—Image—Layered模型則厲害在：《拆圖》。

相信大家都有過類似的經歷，我們平時用大模型生圖時總會碰的到一個抓狂問題，那就是圖片生成so easy，細節(jié)修改so抓狂！??！

AI生出來的圖片里，經常會有一些小細節(jié)不太到位，但我們又沒法只改局部，只能整張丟回模型重新生成，結果往往還不如上一版…

Qwen—Image—Layered模型的核心能力，就是專治「一圖定生死」這事兒的。

它能將一張普通圖片分解成多個包含透明度信息的RGBA分離圖層，實現(xiàn)真正意義上的圖片素材的可編輯性。

光說概念有點抽象，咱直接看例子～

在官方案例中，一張完整圖片輸入之后，模型會自動把畫面拆成6個包含不同元素的圖層，背景是背景，人物是人物，裝飾是裝飾，互不干擾。

看到這兒大家是不是突然感覺，這個非常適合用在海報制作等細節(jié)較多的圖片上？？（雀實

但是Qwen—Image—Layered模型能做的還不止只是分離圖層這么簡單，我們還可以對圖層進行二次編輯修改。

比如最基礎的：改背景，不動主體。

只替換背景圖層的顏色，一張橙色背景的海報，瞬間就能換成藍色版本：

再比如，直接換主體。

保持構圖不變，把原圖里的長發(fā)女孩，換成短發(fā)女孩，幾乎看不出拼接修改痕跡：

再來看下面這個——文字編輯。

我們可以只修改圖片中的局部文字，哪怕第一次生成的文字有幻覺問題也不怕了：

除了基本的替換編輯功能外，Qwen—Image—Layered模型還支持調整元素的大小、刪除不想要的元素等等。

例如像這樣，我們可以刪除掉畫面中不想要的元素對象，只保留自己想留的畫面元素：

又或者在不拉伸、不失真的前提下，輕松調整元素的大小比例，其實有點像PS里的自由縮放功能：

值得注意的是，Qwen—Image—Layered模型分層不限于固定的圖層數(shù)量，支持可變層分解，例如我們可以根據需要將圖像分解為3層或8層：

這個能力非常適合我們在不同的編輯需求場景下使用，可以根據我們想局部編輯的元素數(shù)量多或少而定。

當然，如果只是想改文字，差不多兩三層就夠了，如果修改需求比較多比較復雜，多拆幾層反而更好操作～

除了剛才說的這些，模型還支持在已分解的圖層基礎上做進一步分解，進而實現(xiàn)無限分解，聽上去很像無限套娃…

像下面這位網友，用Qwen—Image—Layered把人物元素進行一次性分層處理，最后甚至可以一路拆到只剩下一個線稿層：

再來看這位網友，原本人物和背景完全糊在一起的一張圖，被模型直接拆成了主體和背景兩個獨立元素：

簡單說就是：只要畫面里不止一個元素，它就能拆、還能一直拆……

拆圖的本事來自于擴散模型

有朋友看到這兒該問了，小小模型背后能有這PS一般的能力，用的是啥神奇魔法？

不藏著掖著，Qwen—Image—Layered的核心技術，本質上是一套端到端的「擴散模型」。

它并不是用來生成圖片的那種擴散模型，而是專門為「拆圖片」這件事設計的——

模型直接輸入一張完整的RGB照片，通過擴散過程，一步步預測出多個帶透明度信息的RGBA圖層。

這里有一個繞不開的前提是：

我們平時看到的圖片其實只有RGB三個通道，但真正的圖層編輯，離不開Alpha（透明度）通道。

為此，Qwen—Image—Layered專門設計了一套四通道的RGBA-VAE，把RGB輸入和RGBA輸出，統(tǒng)一壓縮到同一個隱藏空間中：

具體來說，當輸入是一張普通RGB圖片時，模型會自動把Alpha通道補成1（完全不透明），在初始化階段還會聰明地復用預訓練參數(shù)，避免在透明度建模時出錯。

這樣一來，模型從一開始就「懂透明」，不同圖層也就不會被混在一起。

而且在結構上模型也不是死板拆層，它的核心Transformer—VLD-MMDiT會根據圖片復雜度，自動決定需要拆成多少層。

為了避免前一層把后一層蓋住的問題，模型還加了一套Layer3D RoPE（三維位置編碼），簡單說就是給不同圖層打上明確的層級標簽，讓模型在空間和順序上都分得清楚～

還不止如此，在隱藏空間里中，模型能夠被逐步「引導」去學會：哪些像素該屬于哪一層、哪些區(qū)域需要保留透明度、哪些內容應該被分離開來。

這樣一來哪怕圖層再多對模型來說也都是小case了～

并且在訓練策略上模型也不是從零教的，而是基于Qwen-Image預訓練生成模型逐步升級：

第一階段讓模型學會文本生成單RGBA圖層，第二階段讓模型學會擴展到多圖層合成，第三階段讓模型真正學會從圖片反向拆解多圖層。

每階段幾百K步訓練，加上重建損失和感知損失，確保語義分離干凈、不冗余。

這樣一來好處很直接，以前方法（如LayerD）要遞歸摳前景再補背景，容易積累錯誤，或者用分割+修復，遮擋區(qū)補不好。

Qwen—Image—Layered模型直接實現(xiàn)端到端生成完整RGBA層，避免這些問題，尤其擅長復雜遮擋、半透明和文字。

相較于Nano Banana的“一次抽圖定生死”，Qwen—Image—Layered的拆圖能力能讓Lucas Beyer這么喜歡，也就不奇怪了…

目前模型已經開源，感興趣的朋友可以試試～

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