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停止手动遮罩图像：使用Qwen-Image Layered创建干净的RGBA图层

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停止手动遮罩图像：使用Qwen-Image Layered创建干净的RGBA图层

为设计、营销或合成准备图像通常意味着要花费数小时进行手动工作——仔细地遮罩主体、修复边缘瑕疵、分离多个对象，以及每次布局改变时都重复相同的步骤。平面图像会减慢工作流程，尤其是在需要灵活性和迭代的情况下。

Qwen-Image Layered 是为直接解决这个问题而设计的。这是一个提示引导的图像分解模型，它将单个图像分解为多个干净的 RGBA 图层，每个图层都具有适当的透明度、柔和的边缘和正确的遮挡顺序——可以立即用于真实的生产工作流程。

Qwen-Image Layered 实际解决的问题

Qwen-Image Layered 不仅仅是另一个背景移除工具。

它是一个提示引导的图像分解模型，将单个图像分解为** 多个干净的 RGBA 图层**，每个图层都具有适当的透明度、柔和的边缘和正确的遮挡顺序。

与其问*“我能移除背景吗？”*，这个模型回答了一个更强大的问题：“这个图像应该如何分解成可用的图层？“

为什么基于图层的输出很重要

基于图层的输出可以解锁平面图像无法支持的工作流程：

  • 快速布局迭代
  • 灵活的合成
  • 干净的资产重用
  • 非破坏性编辑

使用 Qwen-Image Layered，每个输出图层都是：

  • 真正的 RGBA 资产
  • 可立即编辑
  • 准备好用于设计工具或管道

无需手动清理。

Qwen-Image Layered 的不同之处

🎯 你可以控制图层数量

大多数工具只给你一个剪切。

Qwen-Image Layered 让你指定 num_layers：

  • 2 个图层 → 主体 + 背景
  • 4 个图层 → 前景、主体、中景、背景
  • 8 个图层 → 细粒度场景分解

你决定需要多少控制权。

🧠 提示引导的语义分离

复杂图像常常在简单遮罩中失败。

通过添加简短的提示，比如：

“一个人站在建筑物前面”

该模型理解元素之间的相互关系，从而产生更干净和更有意义的图层。

🎨 干净的 RGBA，具有柔和、自然的边缘

每个图层包括：

  • 正确的 alpha 透明度
  • 柔和的过渡
  • 没有生硬的切割线
  • 正确的堆叠顺序

这些是生产就绪的资产，而不是演示输出。

如何使用 Qwen-Image Layered（简单工作流程）

第 1 步 — 上传图像

提供本地图像或 URL。

上传图像

第 2 步 — 设置图层数量

根据你的使用情况选择 num_layers。

示例：

  • num_layers = 3 用于海报或横幅

图层数量示例

第 3 步 — （可选）添加提示

使用简短的描述来指导分离：

一只戴着圣诞帽的狗站在雪地里。

运行模型并下载每个 RGBA 图层。

就这样。

分层输出 1

分层输出 2

分层输出 3

这是为谁构建的

Qwen-Image Layered 适合以下人群：

  • 从事海报、横幅、布局工作的设计师
  • 准备可重用资产的营销人员
  • 构建分层视觉效果的创意人员
  • 自动化图像管道的开发者

只要干净的图层很重要，这个模型就能自然地适应。

为什么在 WaveSpeedAI 上使用它

在 WaveSpeedAI 上，Qwen-Image Layered：

  • 可通过 API 随时使用
  • 速度快，没有冷启动
  • 对生产工作流程来说价格实惠
  • 易于集成到现有管道中

你可以在几分钟内 而不是几小时内，从单个图像转换为完全分层的合成。

最后的想法

手动遮罩无法扩展。

使用 Qwen-Image Layered，你可以使用简单的参数和可选提示将图像分解为干净、可控的 RGBA 图层——解锁更快的迭代、更好的合成和更干净的资产。

👉 在 WaveSpeedAI 上尝试 Qwen-Image Layered，将平面图像转换为灵活的图层。

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