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Qwen Image Layered: decomposizione precisa dei livelli da immagine a immagine | RunComfy

qwen/qwen-image-layered

Converti un'immagine di input in 1-10 livelli RGBA modificabili per flussi di lavoro di progettazione, compositing, prototipazione e VFX trasparenti e non distruttivi.

L'URL dell'immagine di input.
Il prompt negativo da cui generare un'immagine.
Il numero di passaggi di inferenza da eseguire.
La scala di guida da utilizzare per la generazione dell'immagine.
Il numero di livelli da generare.
Il formato dell'immagine generata.
Idle
The rate is $0.05 per image.

Introduzione a Qwen Image Layered Features

Qwen Image Layered converte un'immagine RGB di input in livelli RGBA modificabili a $0.05 per immagine. Separa elementi semanticamente distinti preservando la trasparenza, rendendo l'isolamento degli oggetti e la modifica non distruttiva molto più veloci. Utilizza num_layers per richiedere da 1 a 10 livelli, quindi guida la scomposizione con prompt e negative_prompt quando necessario. Su RunComfy, il modello è disponibile nel browser e tramite HTTP API senza self-hosting.

Ideale per: Isolamento preciso degli oggetti | Prototipazione rapida di layout | Integrazione delle risorse del marchio

Panoramica del modello#


  • Fornitore: team Alibaba / Tongyi Qianwen
  • Compito: Scomposizione dell'immagine in livelli RGBA modificabili
  • Prezzo: $0.05 per immagine
  • Riepilogo: Qwen Image Layered separa un'immagine RGB di input in livelli RGBA semanticamente distinti. Soggetti, sfondi e altri elementi possono quindi essere spostati, ricolorati o composti in modo indipendente negli strumenti successivi.

Funzionalità chiave#


Livelli RGBA modificabili#

  • Produce risorse RGBA separate invece di prevedere solo le maschere.
  • Conserva la trasparenza alfa per compositing, risorse dell'interfaccia utente, animazioni e flussi di lavoro VFX.

Scomposizione guidata#

  • prompt può descrivere la struttura dei livelli desiderata e gli elementi assegnati a ciascun livello.
  • negative_prompt può identificare i contenuti che dovrebbero essere esclusi.
  • num_layers controlla il numero di livelli richiesto da 1 a 10.

Parametri di input#


ParameterTypeDefault/RangeDescrizione
image_urlstringRequiredURL dell'immagine di input.
promptstringOptionalLinee guida per la struttura dei livelli e il contenuto dell'immagine.
negative_promptstringOptionalElementi da escludere.
num_layersintegerDefault: 4; Range: 1-10Numero di livelli RGBA da generare.
num_inference_stepsintegerDefault: 28; Range: 1-50Numero di passaggi di inferenza.
guidance_scalefloatDefault: 5; Range: 1-20Quanto da vicino il risultato segue prompt.
seedintegerDefault: 0Valore seed costante per risultati ripetibili.
output_formatstringOptions: png, webp; Default: pngFormato immagine in uscita; png è consigliato quando è necessario preservare la trasparenza.

Integrazione API#


L'API RunComfy utilizza gli stessi campi dell'interfaccia del browser. image_url è obbligatorio; prompt e negative_prompt sono controlli opzionali. La risposta contiene le risorse del livello generate da utilizzare in un editor o in una pipeline automatizzata.


Endpoint API per Qwen Image Layered


Risorse ufficiali e licenze#


  • Blog ufficiale: Blog Qwen.ai
  • Relazione tecnica: Documento Arxiv
  • Repository GitHub: QwenLM/Qwen-Image-Layered
  • Hugging Face: Pagina modello | Spazio demo
  • ModelScope: Pagina modello | Studio dimostrativo
  • Licenza: Apache-2.0; l'uso commerciale è consentito secondo i suoi termini.

Funzionalità correlate#


Per modificare aree specifiche di un’immagine piatta, prova Qwen-Image-Edit-2509.

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Domande Frequenti

Cosa rende Qwen Image Layered diverso da un modello standard da immagine a immagine?

Decompone un'immagine di input in più livelli RGBA semanticamente separati. Ogni livello mantiene la trasparenza e può essere spostato, ricolorato, modificato o composto in modo indipendente.

Le uscite Qwen Image Layered possono essere utilizzate commercialmente?

Il modello è rilasciato con licenza Apache-2.0, che ne consente l'uso commerciale secondo i termini della licenza. Devi comunque avere i diritti sull'immagine in ingresso e rispettare qualsiasi proprietà intellettuale di terze parti nel contenuto.

Quali limiti tecnici espone questo endpoint?

num_layers varia da 1 a 10, num_inference_steps da 1 a 50 e guidance_scale da 1 a 20. L'endpoint non espone un'impostazione di risoluzione o un limite di token prompt.

Questo endpoint accetta ControlNet, IP-Adapter o più immagini di riferimento?

Nessun input di questo tipo è esposto nello schema di questo endpoint. Richiede un image_url e facoltativamente accetta prompt e negative_prompt per guidare la scomposizione.

Come posso passare dal test del browser all'integrazione API?

Testa le impostazioni nell'interfaccia del browser RunComfy, quindi utilizza l'endpoint API RunComfy del modello con gli stessi campi di input. image_url è obbligatorio; gli altri controlli esposti possono essere aggiunti secondo necessità.

Quale architettura alimenta Qwen Image Layered?

La descrizione del modello pubblicata identifica una dorsale VLD-MMDiT con incorporamenti posizionali Layer3D RoPE, progettata per condividere il contesto tra livelli mantenendo separati gli elementi semantici.

In che modo Qwen Image Layered preserva la trasparenza?

Il suo RGBA-VAE rappresenta i dati RGB e RGBA in uno spazio latente condiviso. Ciò aiuta a produrre informazioni alfa coerenti per ciascun componente semantico in modo che i livelli possano essere modificati o compositi a valle.

Qwen Image Layered conserva perfettamente il testo?

Può separare le aree contenenti testo in livelli modificabili, ma l'esatta fedeltà del testo può variare in base all'input e alle impostazioni. Ispeziona la tipografia importante prima di utilizzare gli strati nella produzione.

Quali sono i principali casi d'uso per Qwen Image Layered?

Gli usi tipici includono l'isolamento degli oggetti, l'adattamento delle risorse del marchio, l'estrazione dei componenti dell'interfaccia utente, la sostituzione dello sfondo, la prototipazione del layout, la preparazione delle animazioni e la composizione degli effetti visivi.

In cosa differisce Qwen Image Layered da Qwen Image Edit?

Qwen Image Edit modifica le regioni selezionate di un'immagine piatta. Qwen Image Layered decompone invece un'immagine in più livelli RGBA, che è più adatto alla modifica e alla composizione ripetute a livello di livello.

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Esempi creati utilizzando Qwen Image Layered