Qwen-Image-Layered：层次化分解实现内在可编辑性

Qwen-Image-Layered 是一种模型，能够将单张图像分解为多个 RGBA 层，通过物理隔离语义或结构组件实现内在的可编辑性。这种方法使用户能够独立操作特定层，确保高保真编辑并在其余图像内容中保持一致性。

层次化分解与图像编辑

Qwen-Image-Layered 通过将图像拆分为独立的 RGBA 层，将光栅图像转换为结构化表示。这种对组件的物理隔离使得编辑操作能够精确进行，变更仅作用于目标层，而其他内容保持不变。

该层次化表示启用的关键功能包括：

• 重新着色：在不影响图像其他部分的情况下更改特定层的颜色。
• 对象替换：替换特定层（例如，将女孩换成男孩），同时保持背景和其他元素不变。
• 文本修订：在特定层内修改文本。
• 对象移除：通过删除对应的层来干净地去除不需要的对象。
• 缩放与重新定位：在不产生失真的情况下缩放对象，或在画布内自由移动对象。

灵活且可迭代的分解

该模型不依赖固定的层数，提供了图像结构的灵活性。Qwen-Image-Layered 支持可变层数的分解，这意味着用户可以根据任务的具体需求，将图像分解为不同数量的层（例如 3 层或 8 层）。

此外，模型支持递归分解。任何从初始分解生成的单独层都可以进一步分解为更多层，从而实现无限分解的过程，以对图像元素进行日益细致的控制。

技术意义

通过弥合光栅图像与结构化、可编辑表示之间的鸿沟，Qwen-Image-Layered 摒弃了传统的全局图像编辑，转向可组合的框架。这确保了诸如缩放和重新定位等基础操作能够保持高保真和一致性，因为结构组件被物理分离。