logo
RunComfy
  • ComfyUI
  • ТренерНовое
  • Модели
  • API
  • Цены
discord logo
МОДЕЛИ
Обзор
Все модели
БИБЛИОТЕКА
Генерации
API МОДЕЛЕЙ
Документация API
API-ключи
АККАУНТ
Использование

Qwen Image Layered: Прецизионное разложение слоев изображений | RunComfy

qwen/qwen-image-layered

Преобразуйте входное изображение в 1–10 редактируемых слоев RGBA для прозрачного, неразрушающего проектирования, композитинга, прототипирования и рабочих процессов VFX.

URL-адрес входного изображения.
Отрицательное приглашение для создания изображения.
Количество шагов вывода, которые необходимо выполнить.
Масштаб навигации, используемый для создания изображения.
Количество слоёв, которые нужно создать.
Формат создаваемого изображения.
Idle
The rate is $0.055 per image.

Введение в Qwen Image Layered Features

Qwen Image Layered преобразует одно входное изображение RGB в редактируемые слои RGBA по цене $0.055 за изображение. Он разделяет семантически различные элементы, сохраняя при этом прозрачность, что значительно ускоряет изоляцию объектов и неразрушающее редактирование. Используйте num_layers, чтобы запросить 1–10 слоев, а затем управляйте декомпозицией с помощью prompt и negative_prompt, когда это необходимо. В RunComfy модель доступна в браузере и через HTTP API без самостоятельного размещения.

Идеально подходит для: точной изоляции объектов | Быстрое прототипирование макета | Интеграция брендовых активов

Обзор модели#


  • Поставщик: Команда Alibaba/Tongyi Qianwen
  • Задача: Разложение изображения на редактируемые слои RGBA.
  • Цена: $0.055 за изображение.
  • Краткое описание: Qwen Image Layered разделяет одно входное изображение RGB на семантически отдельные слои RGBA. Объекты, фон и другие элементы затем можно перемещать, перекрашивать или компоновать независимо друг от друга в последующих инструментах.

Ключевые возможности#


Редактируемые слои RGBA#

  • Создает отдельные ресурсы RGBA, а не только прогнозирует маски.
  • Сохраняет альфа-прозрачность для композитинга, ресурсов пользовательского интерфейса, анимации и рабочих процессов VFX.

Декомпозиция с подсказками#

  • prompt может описывать желаемую структуру уровня и элементы, назначенные каждому слою.
  • negative_prompt может идентифицировать контент, который следует исключить.
  • num_layers управляет количеством запрошенных слоев от 1 до 10.

Входные параметры#


ParameterTypeDefault/RangeОписание
image_urlstringRequiredURL входного изображения.
promptstringOptionalРуководство по структуре слоев и содержимому изображения.
negative_promptstringOptionalЭлементы, которые следует исключить.
num_layersintegerDefault: 4; Range: 1-10Количество сгенерированных слоев RGBA.
num_inference_stepsintegerDefault: 28; Range: 1-50Количество шагов вывода.
guidance_scalefloatDefault: 5; Range: 1-20Насколько близко результат соответствует prompt.
seedintegerDefault: 0Постоянное значение seed для воспроизводимых результатов.
output_formatstringOptions: png, webp; Default: pngФормат выходного изображения; png рекомендуется использовать, когда необходимо сохранить прозрачность.

API-интеграция#


API RunComfy использует те же поля, что и интерфейс браузера. image_url требуется; prompt и negative_prompt являются дополнительными элементами управления. Ответ содержит сгенерированные ресурсы слоев для использования в редакторе или автоматизированном конвейере.


Конечная точка API для Qwen Image Layered


Официальные ресурсы и лицензирование#


  • Официальный блог: Блог Qwen.ai
  • Технический отчет: Arxiv Paper
  • Репозиторий GitHub: QwenLM/Qwen-Image-Layered
  • Hugging Face: Страница модели | Демо-пространство
  • ModelScope: Страница модели | Демо-студия
  • Лицензия: Apache-2.0; Коммерческое использование разрешено согласно его условиям.

Связанная возможность#


Для редактирования отдельных областей плоского изображения попробуйте Qwen-Image-Edit-2509.

Похожие модели

qwen-edit-2509/multi-image-edit-plus

Отредактируйте от одного до трех необходимых исходных изображений с необходимой инструкцией длиной до 800 символов. Запросите результаты 1–6, добавьте отрицательный запрос длиной до 500 символов и установите начальное значение от 0 до 2147483647.

chrono-edit/lora/paintbrush

Редактируйте исходное изображение по обязательному промпту, используя при необходимости маску, от 2 до 50 шагов инференса, разрешение 480p или 720p, параметр seed и один из трёх форматов.

gpt-4o-image/edit

Отредактируйте изображение по промпту, при необходимости используйте маску и выберите соотношение сторон.

wan-2.7/pro/text-to-image

WAN 2.7 Pro text-to-image: изображения профессионального качества для печати и крупного формата, те же настройки, что у стандартной версии, двуязычные промпты и до пяти результатов за запуск.

recraft-v3/text-to-image

Создавайте растровые изображения, цифровые иллюстрации и векторную графику с точными настройками стиля, размера и цвета.

flux-2/flash/edit

Flux 2 Flash Edit редактирует до четырёх референсных изображений по точным текстовым инструкциям и позволяет управлять размером и форматом результата.

Часто задаваемые вопросы

Чем Qwen Image Layered отличается от стандартной модели изображения в изображение?

Он разлагает одно входное изображение на несколько семантически разделенных слоев RGBA. Каждый слой сохраняет прозрачность и может быть перемещен, перекрашен, отредактирован или скомпонован независимо.

Можно ли использовать выходы Qwen Image Layered в коммерческих целях?

Модель выпущена под лицензией Apache-2.0, которая разрешает коммерческое использование в соответствии с условиями лицензии. Вы по-прежнему должны иметь права на входное изображение и уважать любую интеллектуальную собственность третьих лиц, содержащуюся в контенте.

Какие технические ограничения накладывает эта конечная точка?

num_layers находится в диапазоне от 1 до 10, num_inference_steps от 1 до 50 и guidance_scale от 1 до 20. Конечная точка не предоставляет настройки разрешения или ограничения prompt-токена.

Принимает ли эта конечная точка ControlNet, IP-Adapter или несколько эталонных изображений?

В схеме этой конечной точки такие входные данные не представлены. Для этого требуется один image_url и опционально принимаются prompt и negative_prompt для управления разложением.

Как перейти от тестирования браузера к интеграции API?

Проверьте настройки в интерфейсе браузера RunComfy, затем используйте конечную точку API RunComfy модели с теми же полями ввода. image_url требуется; другие открытые элементы управления могут быть добавлены по мере необходимости.

Какая архитектура поддерживает Qwen Image Layered?

В опубликованном описании модели указана магистральная сеть VLD-MMDiT с позиционными внедрениями Layer3D RoPE, предназначенная для совместного использования контекста между уровнями при сохранении разделения семантических элементов.

Как Qwen Image Layered сохраняет прозрачность?

Его RGBA-VAE представляет данные RGB и RGBA в общем скрытом пространстве. Это помогает создавать согласованную альфа-информацию для каждого семантического компонента, поэтому слои можно редактировать или компоновать в дальнейшем.

Qwen Image Layered прекрасно сохраняет текст?

Он может разделять текстовые области на редактируемые слои, но точная точность текста может варьироваться в зависимости от ввода и настроек. Прежде чем использовать слои в работе, проверьте важную типографику.

Каковы основные варианты использования Qwen Image Layered?

Типичные области применения включают изоляцию объектов, адаптацию активов бренда, извлечение компонентов пользовательского интерфейса, замену фона, прототипирование макета, подготовку анимации и композицию VFX.

Чем Qwen Image Layered отличается от Qwen Image Edit?

Qwen Image Edit изменяет выбранные области плоского изображения. Вместо этого Qwen Image Layered разбивает изображение на несколько слоев RGBA, что лучше подходит для многократного редактирования и композиции на уровне слоев.

Подписывайтесь на нас
  • LinkedIn
  • Facebook
  • Instagram
  • Twitter
Поддержка
  • Discord
  • Email
  • Статус системы
  • партнёр
Модели видео
  • Runway Aleph 2
  • Wan 2.5
  • Wan 2.6 Flash
  • MiniMax H3 Max
  • Wan 3.0 Reference To Video
  • Seedance 2.5 Reference to Video 480p
  • Посмотреть все модели →
Модели изображений
  • Wan 2.6 Image to Image
  • Seedream 5.0 Pro
  • Flux 2 Klein 9B
  • Nano Banana Pro
  • Nano Banana 2 Edit
  • Z Image Turbo LoRA
  • Посмотреть все модели →
Юридическая информация
  • Условия обслуживания
  • Политика конфиденциальности
  • Политика в отношении файлов cookie
RunComfy
Авторское право 2026 RunComfy. Все права защищены.

RunComfy - ведущая ComfyUI платформа, предлагающая ComfyUI онлайн среду и услуги, а также рабочие процессы ComfyUI с потрясающей визуализацией. RunComfy также предоставляет AI Models, позволяя художникам использовать новейшие инструменты AI для создания невероятного искусства.

Примеры, созданные с использованием Qwen Image Layered