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Qwen Image Layered: Präzise Bild-zu-Bild-Ebenenzerlegung | RunComfy

qwen/qwen-image-layered

Konvertieren Sie ein Eingabebild in 1–10 bearbeitbare RGBA-Ebenen für transparente, zerstörungsfreie Design-, Compositing-, Prototyping- und VFX-Workflows.

Die URL des Eingabebildes.
Die negative Eingabeaufforderung, aus der ein Bild generiert werden soll.
Die Anzahl der auszuführenden Inferenzschritte.
Der für die Bildgenerierung zu verwendende Orientierungsmaßstab.
Die Anzahl der zu generierenden Ebenen.
Das Format des generierten Bildes.
Idle
The rate is $0.05 per image.

Einführung in Qwen Image Layered Features

Qwen Image Layered konvertiert ein eingegebenes RGB-Bild in bearbeitbare RGBA-Ebenen für $0.05 pro Bild. Es trennt semantisch unterschiedliche Elemente und bewahrt gleichzeitig die Transparenz, wodurch die Objektisolierung und die zerstörungsfreie Bearbeitung erheblich beschleunigt werden. Verwenden Sie num_layers, um 1–10 Ebenen anzufordern, und steuern Sie dann die Zerlegung bei Bedarf mit prompt und negative_prompt. Am RunComfy ist das Modell im Browser und über das HTTP API ohne Selbsthosting verfügbar.

Ideal für: Präzise Objektisolierung | Schnelles Layout-Prototyping | Marken-Asset-Integration

Modellübersicht#


  • Anbieter: Alibaba / Tongyi Qianwen-Team
  • Aufgabe: Bildzerlegung in bearbeitbare RGBA-Ebenen
  • Preis: $0.05 pro Bild
  • Zusammenfassung: Qwen Image Layered trennt ein eingegebenes RGB-Bild in semantisch unterschiedliche RGBA-Ebenen. Motive, Hintergründe und andere Elemente können dann in nachgelagerten Werkzeugen unabhängig voneinander verschoben, neu eingefärbt oder zusammengesetzt werden.

Schlüsselfunktionen#


Bearbeitbare RGBA-Ebenen#

  • Erstellt separate RGBA-Assets, anstatt nur Masken vorherzusagen.
  • Behält die Alpha-Transparenz für Compositing, UI-Assets, Animationen und VFX-Workflows bei.

Prompt-geführte Zerlegung#

  • prompt kann die gewünschte Ebenenstruktur und die jeder Ebene zugewiesenen Elemente beschreiben.
  • negative_prompt kann Inhalte identifizieren, die ausgeschlossen werden sollten.
  • num_layers steuert die angeforderte Ebenenanzahl von 1 bis 10.

Eingabeparameter#


ParameterTypeDefault/RangeBeschreibung
image_urlstringRequiredURL des Eingabebildes.
promptstringOptionalAnleitung zum Ebenenaufbau und Bildinhalt.
negative_promptstringOptionalAuszuschließende Elemente.
num_layersintegerDefault: 4; Range: 1-10Anzahl der zu generierenden RGBA-Ebenen.
num_inference_stepsintegerDefault: 28; Range: 1-50Anzahl der Inferenzschritte.
guidance_scalefloatDefault: 5; Range: 1-20Wie genau folgt das Ergebnis prompt?
seedintegerDefault: 0Konstanter seed für reproduzierbare Ergebnisse.
output_formatstringOptions: png, webp; Default: pngAusgabebildformat; png wird empfohlen, wenn die Transparenz erhalten bleiben muss.

API-Integration#


Die RunComfy-API verwendet dieselben Felder wie die Browseroberfläche. image_url ist erforderlich; prompt und negative_prompt sind optionale Steuerelemente. Die Antwort enthält die generierten Layer-Assets zur Verwendung in einem Editor oder einer automatisierten Pipeline.


API-Endpunkt für Qwen Image Layered


Offizielle Ressourcen und Lizenzierung#


  • Offizieller Blog: Qwen.ai Blog
  • Technischer Bericht: Arxiv Paper
  • GitHub-Repository: QwenLM/Qwen-Image-Layered
  • Hugging Face: Modelseite | Demo-Bereich
  • ModelScope: Modellseite | Demo-Studio
  • Lizenz: Apache-2.0; Die kommerzielle Nutzung ist gemäß den Geschäftsbedingungen gestattet.

Verwandte Funktion#


Für gezielte Bearbeitungen in einem flachen Bild versuchen Sie es mit Qwen-Image-Edit-2509.

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Häufig gestellte Fragen

Was unterscheidet Qwen Image Layered von einem Standard-Bild-zu-Bild-Modell?

Es zerlegt ein Eingabebild in mehrere semantisch getrennte RGBA-Ebenen. Jede Ebene behält ihre Transparenz und kann unabhängig verschoben, neu eingefärbt, bearbeitet oder zusammengesetzt werden.

Können Qwen Image Layered-Ausgänge kommerziell genutzt werden?

Das Modell ist unter Apache-2.0 veröffentlicht, was die kommerzielle Nutzung gemäß den Lizenzbedingungen erlaubt. Sie müssen weiterhin über die Rechte am eingegebenen Bild verfügen und jegliches geistige Eigentum Dritter am Inhalt respektieren.

Welche technischen Grenzen weist dieser Endpunkt auf?

num_layers reicht von 1 bis 10, num_inference_steps von 1 bis 50 und guidance_scale von 1 bis 20. Der Endpunkt stellt keine Auflösungseinstellung oder ein prompt-Token-Limit bereit.

Akzeptiert dieser Endpunkt ControlNet, IP-Adapter oder mehrere Referenzbilder?

Im Schema dieses Endpunkts werden keine derartigen Eingaben angezeigt. Es erfordert einen image_url und akzeptiert optional prompt und negative_prompt, um die Zerlegung zu steuern.

Wie komme ich vom Browsertest zur API-Integration?

Testen Sie die Einstellungen in der Browseroberfläche RunComfy und verwenden Sie dann den API-Endpunkt RunComfy des Modells mit denselben Eingabefeldern. image_url ist erforderlich; Die anderen freigelegten Steuerelemente können nach Bedarf hinzugefügt werden.

Welche Architektur treibt Qwen Image Layered an?

Die veröffentlichte Modellbeschreibung identifiziert ein VLD-MMDiT-Backbone mit Layer3D RoPE-Positionseinbettungen, das darauf ausgelegt ist, den Kontext über Ebenen hinweg zu teilen und gleichzeitig semantische Elemente getrennt zu halten.

Wie bewahrt Qwen Image Layered die Transparenz?

Sein RGBA-VAE repräsentiert RGB- und RGBA-Daten in einem gemeinsam genutzten latenten Raum. Dies trägt dazu bei, konsistente Alpha-Informationen für jede semantische Komponente zu erzeugen, sodass die Ebenen nachträglich bearbeitet oder zusammengesetzt werden können.

Behält Qwen Image Layered den Text perfekt bei?

Es kann texthaltige Bereiche in bearbeitbare Ebenen unterteilen, die genaue Texttreue kann jedoch je nach Eingabe und Einstellungen variieren. Überprüfen Sie wichtige Typografien, bevor Sie die Ebenen in der Produktion verwenden.

Was sind die Hauptanwendungsfälle für Qwen Image Layered?

Zu den typischen Anwendungen gehören Objektisolierung, Anpassung von Markenwerten, Extraktion von UI-Komponenten, Hintergrundersetzung, Layout-Prototyping, Animationsvorbereitung und VFX-Compositing.

Wie unterscheidet sich Qwen Image Layered von Qwen Image Edit?

Qwen Image Edit ändert ausgewählte Bereiche eines flachen Bildes. Qwen Image Layered zerlegt stattdessen ein Bild in mehrere RGBA-Ebenen, was sich besser für die wiederholte Bearbeitung und Zusammenstellung auf Ebenenebene eignet.

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