阿里通义千问开源革命性图像模型，Qwen-Image-Layered实现PS级图层自动分解

摘要： 阿里巴巴通义千问团队近日开源了其创新的图像处理模型Qwen-Image-Layered。该模型能够将单张图像智能分解为多个独立的RGBA透明图层，从根本上解决了AI图像编辑中的“一致性”难题，实现了类似Photoshop的专业级图层编辑体验。模型采用Apache 2.0协议完全开源，支持可变图层数量与无限递归分解，并可直接导出为PSD格式，有望重塑专业设计领域的工作流程。

一、技术突破：从“栅格纠缠”到“图层隔离”

在当前的AI图像生成与编辑领域，一个长期困扰用户和开发者的核心问题是“栅格图像纠缠”。当用户试图修改图像的某一部分时，例如更改背景颜色或移动前景物体，模型往往会导致图像其他无关部分发生不可控的扭曲或变化，破坏了编辑的一致性。

Qwen-Image-Layered的发布，标志着这一难题获得了全新的解决思路。它不再试图在“打成一片”的像素中直接进行编辑，而是借鉴了专业设计师的工作流，首先将输入的图像分解为多个物理隔离的RGBA（红、绿、蓝、透明度）图层。每个图层承载图像中的一个语义或结构组件，并拥有独立的透明背景。这种“先分解，后编辑”的范式，从物理层面确保了编辑操作的精准与独立，实现了高保真度的图像修改。

二、核心功能与特点：赋予图像“可编辑性”

根据官方介绍及技术文档，Qwen-Image-Layered具备以下几项突出能力：

1. 原生RGBA图层分解：模型能够端到端地将一张普通图像输出为多个可独立编辑的RGBA图层，为后续的精细化操作奠定了基础。
2. 灵活可变的分解层级：用户可以根据需求，指定将图像分解为3层、8层或其他数量（支持3-10层），实现从整体布局到细节元素的按需拆解。
3. 支持无限递归分解：该模型的能力不止于单次分解。任何一个已分解出的图层，都可以作为新的输入，被进一步分解为更细粒度的子图层，理论上支持无限深度的嵌套，为超精细化编辑提供了可能。
4. 多格式导出，无缝衔接专业工具：分解后的图层支持导出为PPTX、ZIP以及最重要的PSD（Photoshop文档）格式。这意味着AI的分解结果可以直接导入Adobe Photoshop等专业设计软件中进行后续处理，极大地提升了其在真实工作场景中的实用性。
5. 一致的编辑体验：基于图层分解，一系列原本复杂的编辑操作变得简单可靠。例如，可以仅对目标图层进行重新着色、替换对象（如将女孩替换为男孩）、修改文字，或者干净地删除不需要的物体，而其他图层内容完全不受影响。此外，对图层对象进行无损缩放、在画布内自由移动等基本操作也变得轻而易举。

三、技术原理与模型演进

Qwen-Image-Layered并非凭空诞生，它建立在通义千问强大的图像生成模型Qwen-Image之上。Qwen-Image本身是一个200亿参数的多模态大模型，采用MMDiT（多模态扩散变换器）架构，在复杂的图文混合生成（如海报、书籍封面）和文本渲染方面表现出色。其后续的增强版本Qwen-Image-Edit进一步优化了图像编辑的一致性，减轻了主体偏移问题，并提升了多图像融合等能力。

Qwen-Image-Layered可以看作是这一技术路线的深化与创新。它在技术层面引入了三个关键组件：RGBA-VAE，用于统一RGB和RGBA图像的潜在表示；VLD-MMDiT，一种可变层数分解架构；以及一套多阶段训练策略，将预训练模型微调为专业的图层分解器。值得注意的是，其训练数据并非合成，而是从真实的PSD源文件中提取和标注的多层图像数据，这保证了模型对专业图层结构的深刻理解。

四、开源生态与获取方式

该模型已完全开源，采用宽松的Apache 2.0许可证，代码与模型权重已在多个主流平台发布。对于开发者而言，可以通过Hugging Face或ModelScope获取模型，并提供了详细的安装与使用教程。部署时需确保transformers库版本不低于4.51.3，并安装最新版diffusers。

模型提供了多种使用方式：

• 代码调用：通过简单的Python脚本即可进行图层分解。
• Web界面体验：项目提供了Gradio演示界面，用户无需编码即可在线体验分解与编辑功能。
• 生产环境部署：据悉，高性能推理框架vLLM-Omni已经支持对Qwen-Image-Layered的部署，为大规模应用提供了便利。

五、行业影响与应用前景

Qwen-Image-Layered的推出，在AI社区和设计领域引发了广泛关注。有评论将其称为“革命性分层图像编辑模型”，实现了“‘Photoshop图层’般的精细化AI图像处理能力”。它的意义在于，将AI从“生成与猜测”的工具，转变为能够理解并输出结构化、可编辑内容的“协作伙伴”。

其应用场景广泛：

• 广告与平面设计：快速分解现有素材，进行元素替换、配色调整和版面重组。
• 游戏与影视美术：辅助进行场景元素的分离与迭代。
• 电子商务：对产品图进行背景更换、模特替换等标准化编辑。
• 内容创作：为视频博主、自媒体提供高效的图片素材处理方案。

当然，模型目前也存在一定的局限性，例如其权重主要针对“图像转多层”任务优化，直接用文本提示生成多层图像的效果可能有限；同时，对计算资源（尤其是显存）有一定要求。

六、结语

总体而言，Qwen-Image-Layered是通义千问团队在多模态AI领域交出的一份亮眼答卷。它没有选择在原有赛道上继续内卷，而是开辟了“图像原生分解”这一新方向，通过将专业设计理念与AI技术深度融合，为解决图像编辑的根本性问题提供了优雅且实用的方案。随着模型的进一步迭代和开源社区的共同努力，它有望成为连接AI创造力与专业设计工作流的关键桥梁，推动“人工智能+设计”迈向更深度的融合。

文章来源：本文综合整理自通义千问官方技术博客、ModelScope项目页面及相关技术社区讨论，核心信息源自阿里巴巴Qwen团队于2025年12月发布的Qwen-Image-Layered开源项目。