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Qwen Image 2.1 T2I : 1K/2K toujours avec transparence native
Qwen Image Layered convertit une image RGB d'entrée en couches RGBA modifiables à $0.055 par image. Il sépare les éléments sémantiquement distincts tout en préservant la transparence, ce qui rend l'isolation des objets et l'édition non destructive beaucoup plus rapides. Utilisez num_layers pour demander 1 à 10 couches, puis guidez la décomposition avec prompt et negative_prompt si nécessaire. Sur RunComfy, le modèle est disponible dans le navigateur et via le HTTP API sans auto-hébergement.
Idéal pour : Isolation précise des objets | Prototypage rapide | Intégration des actifs de marque
| Parameter | Type | Default/Range | Descriptif |
|---|---|---|---|
| image_url | string | Required | URL de l’image d’entrée. |
| prompt | string | Optional | Conseils pour la structure des couches et le contenu de l’image. |
| negative_prompt | string | Optional | Éléments à exclure. |
| num_layers | integer | Default: 4; Range: 1-10 | Nombre de couches RGBA à générer. |
| num_inference_steps | integer | Default: 28; Range: 1-50 | Nombre d'étapes d'inférence. |
| guidance_scale | float | Default: 5; Range: 1-20 | Dans quelle mesure le résultat suit-il prompt. |
| seed | integer | Default: 0 | Valeur seed constante pour des résultats reproductibles. |
| output_format | string | Options: png, webp; Default: png | Format d'image de sortie ; png est recommandé lorsque la transparence doit être préservée. |
L'API RunComfy utilise les mêmes champs que l'interface du navigateur. image_url est requis ; prompt et negative_prompt sont des contrôles facultatifs. La réponse contient les ressources de couche générées à utiliser dans un éditeur ou un pipeline automatisé.
Point de terminaison API pour Qwen Image Layered
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Il décompose une image d'entrée en plusieurs couches RGBA sémantiquement séparées. Chaque calque conserve sa transparence et peut être déplacé, recoloré, modifié ou composé indépendamment.
Le modèle est publié sous Apache-2.0, ce qui permet une utilisation commerciale selon les termes de la licence. Vous devez toujours disposer des droits sur l’image d’entrée et respecter toute propriété intellectuelle de tiers sur le contenu.
num_layers va de 1 à 10, num_inference_steps de 1 à 50 et guidance_scale de 1 à 20. Le point de terminaison n'expose pas de paramètre de résolution ni de limite de jetons prompt.
Aucune entrée de ce type n’est exposée dans le schéma de ce point de terminaison. Il nécessite un image_url et accepte éventuellement prompt et negative_prompt pour guider la décomposition.
Testez les paramètres dans l'interface du navigateur RunComfy, puis utilisez le point de terminaison de l'API RunComfy du modèle avec les mêmes champs de saisie. image_url est requis ; les autres contrôles exposés peuvent être ajoutés selon les besoins.
La description du modèle publiée identifie un squelette VLD-MMDiT avec des intégrations positionnelles Layer3D RoPE, conçues pour partager le contexte entre les couches tout en gardant les éléments sémantiques séparés.
Son RGBA-VAE représente les données RGB et RGBA dans un espace latent partagé. Cela permet de produire des informations alpha cohérentes pour chaque composant sémantique afin que les couches puissent être modifiées ou composées en aval.
Il peut séparer les régions contenant du texte en calques modifiables, mais la fidélité exacte du texte peut varier en fonction de la saisie et des paramètres. Inspectez la typographie importante avant d’utiliser les calques en production.
Les utilisations typiques incluent l'isolation d'objets, l'adaptation des actifs de marque, l'extraction de composants d'interface utilisateur, le remplacement d'arrière-plan, le prototypage de mise en page, la préparation d'animations et la composition VFX.
Qwen Image Edit modifie les régions sélectionnées d'une image plate. Qwen Image Layered décompose à la place une image en plusieurs calques RGBA, ce qui est mieux adapté à l'édition et à la composition répétées au niveau des calques.
RunComfy est la première ComfyUI plateforme, offrant des ComfyUI en ligne environnement et services, ainsi que des workflows ComfyUI proposant des visuels époustouflants. RunComfy propose également AI Models, permettant aux artistes d'utiliser les derniers outils d'IA pour créer des œuvres d'art incroyables.
