Qwen-Image-Layered：让图像编辑像PS图层一样简单

图像编辑一直是数字创作中的核心需求，但传统方法面临一个根本性难题：修改局部时，其他区域常出现意外变化。比如调整人物服装颜色，可能导致面部细节扭曲。这源于图像本身的”纠缠”特性——所有视觉元素融合在单一画布上。专业设计工具如Photoshop通过图层分离解决了这个问题，但AI生成图像却长期缺乏这种能力。
阿里巴巴与香港科技大学联合团队提出的Qwen-Image-Layered模型，首次实现了AI图像的自动分层分解。它能将普通图片拆解为多个独立RGBA图层（含透明通道），每个图层可单独编辑而互不影响，就像操作Photoshop图层一样直观。

图像编辑的困境：为什么AI总”手滑”？

传统编辑方法的局限

当前主流AI图像编辑分两类：

全局编辑：如InstructPix2Pix、Qwen-Image-Edit等，重绘整张图像。虽能处理复杂指令，但生成过程的随机性会导致未编辑区域变形。
局部编辑：如DiffEdit、MagicBrush等，通过遮罩限定修改范围。但遇到半透明物体或复杂遮挡时，遮罩边界难以精确界定。

根本问题：像素级纠缠
所有视觉元素（颜色、形状、纹理）被压缩为单一RGB矩阵。修改任何区域都会牵连全局，如同修改印刷品上的某个字却导致油墨晕染。

专业设计的启示

Photoshop等工具的核心优势在于图层分离：

每个对象独立存在（背景、人物、文字各占一层）
修改某层不影响其他层
支持移动、缩放、调色等基础操作
这种结构被称为固有可编辑性（Inherent Editability），而Qwen-Image-Layered首次将其引入AI生成领域。

技术突破：三层创新实现自动分层

Qwen-Image-Layered通过三个关键技术，实现端到端的图像分层：

1. RGBA-VAE：统一图像表示

传统VAE（变分自编码器）只能处理RGB图像，而RGBA-VAE新增透明通道处理能力：

编码器改造：首层卷积核从3通道扩展到4通道
参数初始化：新增通道权重置0，偏置置1（确保初始输出透明度=1）
联合训练：同时处理普通图像（RGB）和透明图像（RGBA）

效果：输入RGB图像与输出RGBA图层共享同一潜在空间，消除分布差异

2. VLD-MMDiT：动态分层架构

核心创新在于支持可变数量图层的分解：

多模态注意力：文本描述、输入图像、目标图层三序列联合计算
Layer3D RoPE：新增图层维度位置编码（背景层索引=-1，图层从0开始）
流匹配训练：直接预测图层速度而非噪声，提升生成效率

C_i = \alpha_i \cdot RGB_i + (1-\alpha_i) \cdot C_{i-1} \quad (i=1,...,N)

其中 $C_{i}$ 为前i层合成结果， $α_{i}$ 为透明度， $RG B_{i}$ 为颜色分量

3. 多阶段训练：渐进能力进化

直接训练分层模型难度大，团队采用三阶段策略：

阶段	任务	目的
1	文本→RGB/RGBA	适应RGBA-VAE空间
2	文本→多RGBA	学习图层维度表示
3	图像→多RGBA	实现分层分解

数据工程：从PSD文件构建高质量训练集

现有方法依赖合成数据（如Crello数据集），缺乏真实设计中的复杂图层。团队构建了PSD处理流水线：

收集PSD文件：解析真实设计文档
图层过滤：移除模糊人脸等低质量层
非贡献层剔除：删除不影响最终合成的图层
空间合并：合并不重叠图层（平均减少40%层数）
自动标注：用Qwen2.5-VL生成图像描述

处理前后图层数量分布（左）与类别分布（右）

实验验证：分层质量碾压现有方案

定量对比（Crello数据集）

方法	RGB L1↓	Alpha IoU↑
VLM+Hi-SAM	0.1197	0.5596
LayerD	0.0709	0.7520
Qwen-Image-Layered	0.0594	0.8705

指标说明：

RGB L1：颜色误差（越低越好）

Alpha IoU：透明度匹配度（越高越好）

关键优势展示

LayerD出现分割错误（层2-3）和修复伪影（层1），而本方法输出干净图层

应用场景：解锁全新编辑可能

1. 精准局部编辑

案例：修改汽车颜色
传统方法：车窗反光意外变色
分层方法：仅编辑车身图层，车窗保持不变

Qwen-Image-Edit出现像素偏移（下），分层编辑完美保持一致性

2. 多图层生成

文本→多图层：直接生成带透明度的独立对象
图像→多图层：将AI生成图转为可编辑图层

ART方法遗漏对象（蝙蝠），本方法语义更完整

常见问题解答

Q：这个工具能替代Photoshop吗？
A：不能完全替代。它专注于自动分层，而PS提供手动设计工具。二者可协同：用Qwen分层后导入PS精修。
Q：支持哪些编辑操作？
A：基础操作（移动/缩放/调色）可直接作用于图层。复杂效果（滤镜）需结合其他工具。
Q：需要什么硬件配置？
A：论文未明确说明，但基于Qwen-Image架构，建议NVIDIA A100（40GB）或同等级GPU。
Q：如何获取模型？
A：代码已开源：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
Q：处理速度如何？
A：论文未提供具体数据，但流匹配框架通常比扩散模型快2-3倍。

技术意义：重新定义图像编辑范式

Qwen-Image-Layered的价值不仅在于技术指标，更在于开创了**”分层即编辑”** 的新思路：

一致性保障：物理隔离避免像素级干扰
操作原子化：移动/缩放等基础操作不再依赖生成模型
工作流革新：AI生成→分层→专业工具精修
正如论文结论所言：”通过表示图像为图层堆栈，我们实现了固有可编辑性，从根本上确保编辑一致性。” 这为AI与专业设计工具的融合奠定了基础。

项目地址：https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
论文原文：https://arxiv.org/html/2512.15603v1

革命性AI图像编辑：如何用Qwen-Image-Layered解决AI『手滑』难题？