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一键分解图片结构！Qwen-Image-Layered让编辑更自由

1. 简介

我们很高兴推出Qwen-Image-Layered模型，该模型能够将图像智能地分解为多个 RGBA 图层。这种分层表示方式解锁了图像的内在可编辑性：每个图层可以独立进行操作而不会影响其他内容。更重要的是，这种结构天然支持高保真度的基础图像操作——例如调整大小、重新定位和重新着色。

通过将图像中的语义或结构组件物理隔离到不同的透明图层中，Qwen-Image-Layered 实现了高度一致且精准的图像编辑能力。无论是替换对象、修改颜色，还是删除元素，所有操作都可在不破坏原始构图的前提下完成，极大提升了图像处理的灵活性与可控性。

该技术特别适用于 UI 设计、广告创意、内容生成等需要频繁精细化编辑图像的场景，真正实现了“所想即所得”的视觉创作体验。

2. 快速开始

在本地环境中部署并使用 Qwen-Image-Layered 非常简单。以下是完整的环境准备与运行步骤。

2.1 环境依赖

确保您的系统满足以下条件：

• Python ≥ 3.9
• PyTorch ≥ 2.0（支持 CUDA）
• transformers≥ 4.51.3（已支持 Qwen2.5-VL 架构）
• 最新版diffusers库

安装命令如下：

pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers pip install python-pptx

2.2 加载模型与推理

使用diffusers提供的QwenImageLayeredPipeline可快速加载模型并执行图像分解任务。

from diffusers import QwenImageLayeredPipeline import torch from PIL import Image # 加载模型 pipeline = QwenImageLayeredPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image-Layered") pipeline = pipeline.to("cuda", torch.bfloat16) pipeline.set_progress_bar_config(disable=None) # 输入图像 image = Image.open("asserts/test_images/1.png").convert("RGBA") # 推理参数配置 inputs = { "image": image, "generator": torch.Generator(device='cuda').manual_seed(777), "true_cfg_scale": 4.0, "negative_prompt": " ", "num_inference_steps": 50, "num_images_per_prompt": 1, "layers": 4, # 分解层数（可调） "resolution": 640, # 推荐使用 640 分辨率桶 "cfg_normalize": True, # 是否启用 CFG 归一化 "use_en_prompt": True, # 自动英文描述生成 } # 执行推理 with torch.inference_mode(): output = pipeline(**inputs) output_images = output.images[0] # 保存各图层 for i, img in enumerate(output_images): img.save(f"layer_{i}.png")

上述代码会将输入图像分解为 4 个独立的 RGBA 图层，并分别保存为 PNG 文件。每个图层包含一个语义上独立的对象及其透明通道信息，便于后续单独编辑。

3. 核心功能与应用案例

3.1 分层解构：实现物理级隔离编辑

Qwen-Image-Layered 的核心优势在于其能自动识别图像中的主要结构，并将其分离至不同图层。这种机制使得编辑操作仅作用于目标图层，其余部分保持不变，从根本上避免了传统编辑中的干扰问题。

示例：重新着色首层对象

假设原图中第一层为人物服装，我们可以仅对该图层进行颜色替换，而不影响背景、面部或其他元素：

# 假设 layer_0 是服装图层 edited_layer_0 = recolor_image(layer_0, target_color="blue") composite_image = blend_layers([edited_layer_0, layer_1, layer_2, layer_3])

结果是人物衣服变为蓝色，而整体画面自然连贯，无任何拼接痕迹。

示例：替换图层内容（结合 Qwen-Image-Edit）

利用 Qwen 系列另一模型Qwen-Image-Edit，可对特定图层进行语义级替换。例如将女孩替换为男孩：

# 使用 Qwen-Image-Edit 编辑第二层 edited_layer_1 = qwen_edit( image=layer_1, instruction="replace the girl with a boy" )

新生成的人物将自动适配原有姿态与光照，无缝融入整体图像。

示例：文本修改

对于包含文字的图层（如 Logo 或标语），可直接提取后使用文本重生成技术更新内容。例如将“Hello World”改为“Qwen-Image”：

# 编辑文本图层 text_layer_edited = edit_text_layer(text_layer, new_text="Qwen-Image")

输出图像中仅文字发生变化，字体样式、阴影效果等均保持一致。

3.2 支持高保真基础操作

得益于图层化表示，多种常见图像操作得以在无损前提下完成。

删除不需要的对象

只需将对应图层置空或跳过合成即可彻底移除某个对象：

# 移除第三层对象（如广告牌） final_composite = blend_layers([layer_0, layer_1, layer_2]) # 跳过 layer_3

相比传统的修补（inpainting）方法，此方式不会引入模糊或纹理错乱。

无失真缩放

每个图层作为独立图像单元，支持独立缩放。由于保留了原始渲染质量，放大时不会出现像素化：

resized_layer = layer_0.resize((new_w, new_h), Image.LANCZOS)

自由移动对象位置

图层可在画布内任意平移，实现“拖拽式”布局调整：

moved_layer = shift_layer(layer_1, dx=50, dy=-30)

这在海报设计、UI 布局调整中极具实用价值。

4. 灵活可扩展的分层机制

4.1 可变层数分解

Qwen-Image-Layered 不强制固定图层数量，用户可根据需求灵活设置layers参数：

• layers=3：适用于简洁构图（前景、中景、背景）
• layers=8：适合复杂场景（多人物、多物体、多层次背景）

更高的层数带来更细粒度的控制，但也会增加计算开销。建议根据实际编辑需求权衡选择。

4.2 递归分解：无限层级潜力

更进一步，Qwen-Image-Layered 支持递归分解。即任一图层本身也可作为输入再次进行分层处理。

例如，先将整图分为“人物”和“背景”，再对“人物”图层进一步拆分为“头部”、“上衣”、“裤子”等子图层：

person_layer = output_images[0] sub_layers = pipeline(image=person_layer, layers=3) # 再次分解

这一特性使系统具备近乎无限的编辑粒度，适用于影视后期、虚拟试穿等高精度应用场景。

5. 性能优化与工程建议

5.1 显存管理建议

• 使用torch.bfloat16精度可显著降低显存占用，同时保持良好生成质量。
• 对于高分辨率图像（>1024px），建议先降采样至 640×640 进行测试，确认效果后再提升分辨率。
• 多图层输出时，建议逐层保存至磁盘，避免内存堆积。

5.2 批量处理优化

若需批量处理大量图像，可通过以下方式提升效率：

# 启用梯度检查点与编译加速 pipeline.enable_model_cpu_offload() # pipeline.unet = torch.compile(pipeline.unet, mode="reduce-overhead", fullgraph=True)

注意：当前版本暂不支持完全图编译，建议以 CPU 卸载为主。

5.3 图层融合技巧

最终合成时推荐使用 Alpha 混合算法，确保边缘过渡自然：

def blend_layers(layers): canvas = Image.new("RGBA", layers[0].size, (0, 0, 0, 0)) for layer in layers: canvas = Image.alpha_composite(canvas, layer) return canvas

避免简单叠加导致透明度异常。

6. 许可与引用

Qwen-Image-Layered 模型采用Apache 2.0 开源许可证，允许商业用途、修改与分发，无需支付版权费用，欢迎社区广泛使用与贡献。

如果您在研究或项目中使用了本模型，敬请引用以下论文：

@misc{yin2025qwenimagelayered, title={Qwen-Image-Layered: Towards Inherent Editability via Layer Decomposition}, author={Shengming Yin, Zekai Zhang, Zecheng Tang, Kaiyuan Gao, Xiao Xu, Kun Yan, Jiahao Li, Yilei Chen, Yuxiang Chen, Heung-Yeung Shum, Lionel M. Ni, Jingren Zhou, Junyang Lin, Chenfei Wu}, year={2025}, eprint={2512.15603}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2512.15603}, }

7. 总结

Qwen-Image-Layered 通过创新性的图像分层分解技术，为数字图像编辑带来了革命性的改变。它不仅实现了语义级别的物理隔离编辑，还天然支持缩放、移动、重着色等多种高保真操作，极大增强了图像处理的自由度与精确性。

其灵活的可变层数设计与递归分解能力，使其适用于从轻量级设计工具到专业级视觉生产系统的广泛场景。结合 Qwen 系列其他模型（如 Qwen-Image-Edit），更可构建完整的智能图像编辑流水线。

未来，随着图层理解精度的持续提升与推理效率的优化，Qwen-Image-Layered 有望成为下一代图像编辑基础设施的核心组件。

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