qwen-image-layered
將圖像分解成可編輯的 RGBA 圖層，實現精準物件隔離和靈活設計控制。
prompt 與 image_urls 為必填。image_urls 必須只包含一個圖片 URL。image_size 支援 square_hd、square、portrait_4_3、portrait_16_9、landscape_4_3 與 landscape_16_9，預設為 landscape_16_9。num_inference_steps 範圍為 2–50，預設值為 28。guidance_scale 範圍為 0–20，預設值為 4。num_images 範圍為 1–4，預設值為 4。output_format 支援 jpeg 與 png，預設為 png。seed 為整數，預設值為 4571632。negative_prompt 為選填，預設留白。請使用主體清楚的來源圖片，並說明需要修改的區域與保留的特徵。反向提示詞只需填入明確不希望出現的效果。比較步數或引導強度時保持隨機種子不變，並一次只修改一項設定。請逐張檢查皮膚過渡、臉部特徵、頭髮、飾品與圖片邊緣。
將圖像分解成可編輯的 RGBA 圖層，實現精準物件隔離和靈活設計控制。
使用 Nano Banana 2 Edit 進行提示詞驅動的圖像編輯，支援多圖輸入，並可控制寬高比、解析度、安全容忍度和輸出選項。
基於 LoRA 的圖片編輯模型，可在維持結構和主體一致性的同時精準修改創意素材。
依照文字提示詞產生圖片，每次可輸出 1–10 張。
透過豐富的風格、尺寸與配色設定，產生點陣圖、數字插畫或向量風格圖片。
使用最多 3 張圖片與 3 個 LoRA 進行編輯，並可控制 6 個精確尺寸預設、提示詞引導強度、推理步數、隨機種子以及 JPEG、PNG 或 WebP 輸出。
它會依文字提示詞編輯單張輸入圖片中的皮膚細節。
prompt 與 image_urls 為必填。
image_urls 必須只包含一個 URL。
支援 square_hd、square、portrait_4_3、portrait_16_9、landscape_4_3 與 landscape_16_9，預設為 landscape_16_9。
num_inference_steps 範圍為 2–50，guidance_scale 範圍為 0–20，預設值分別為 28 與 4。
num_images 範圍為 1–4。output_format 支援 jpeg 與 png，預設值分別為 4 與 png。
seed 為整數，預設值為 4571632。
它用來描述不希望出現的元素。此欄位為選填，預設留白。
描述需要編輯的區域、期望的修改，以及需要保留的特徵。
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