Qwen-Image-Layered是阿里通义千问团队开源的图像分层生成模型，能够原生生成PSD格式的分层图像，为UI设计、广告制作等专业场景提供可编辑的AI图像生成方案，实现从"像素输出"到"设计对象输出"的范式升级。
关键字:Qwen-Image-Layered,分层图像生成,AI设计工作流,可编辑AI绘图,通义千问开源
官方地址
| 网址 | 说明 |
|---|---|
| Hugging Face | https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered |
重构专业设计工作流
从像素到设计对象的范式跃迁
当前AI图像生成领域的主流观点是，模型应以输出单帧精美图像为目标，设计师再通过Photoshop等工具手动分层、抠图、调整。Stable Diffusion和Midjourney等标杆产品均聚焦于像素级美学质量，却忽视了专业设计中最核心的 可编辑性 需求。这种"生成-手动拆分"的二次加工模式，成为AI融入商业设计流程的最大障碍。
Qwen-Image-Layered的核心价值在于原生分层生成技术。它并非在生成后处理分层，而是通过创新的层级感知注意力机制和结构化潜空间设计，在生成过程中直接建模不同视觉元素的层级关系，输出真正的PSD分层文件。每个图层可独立编辑、移动、调整样式，实现"一次生成，灵活修改"的设计工作流革命。这种从"像素思维"到"对象思维"的转变，让AI图像生成首次能无缝对接Figma、Photoshop等专业工具。
层级感知注意力机制
传统扩散模型在全局像素间计算注意力。Qwen-Image-Layered引入层级位置编码，将图层ID作为额外维度，使像素预测兼顾空间位置与图层归属。各图层特征在潜空间通道隔离、独立渲染后合成PSD，兼顾分离度与一致性。
结构化潜空间设计
传统潜空间将图像编码为扁平特征向量，Qwen-Image-Layered采用图层维度结构化，在潜空间中预分配独立子空间给不同图层。这种"分格存储"策略强制模型学习图层解耦表示，使任一格的修改不影响其他格，是后续独立编辑的架构基础。
技术突破与功能特性
精确的分层结构控制
模型采用分层Transformer架构，在潜空间中为每个视觉元素（如背景、主体、文字、装饰）分配独立的特征通道。生成时，模型不仅预测像素值，更预测像素的层级归属概率，确保元素边界清晰、遮挡关系合理。
分层Transformer架构
传统Transformer将图像视为扁平序列处理，Qwen-Image-Layered采用分层编码器-解码器结构：编码器端为每个图层分配独立Transformer分支，各分支共享自注意力层但拥有独立的前馈网络；解码器端引入跨图层注意力机制，在保持图层独立性的同时建模图层间遮挡关系。这种"先分后合"的架构强制模型学习图层解耦表示，使各图层在潜空间中保持正交，为后续独立渲染奠定基础。
层级归属概率
传统图像分割为像素分配硬标签，Qwen-Image-Layered在生成时为每个像素预测多分类概率分布，即属于各图层的概率值。这种软分配机制使模型能处理半透明、羽化边缘等复杂情况，在图层交界处生成平滑过渡，是实现RGBA图层精确分离和高质量透明通道输出的关键技术。
核心功能包括：
- 原生PSD输出：直接生成含图层、蒙版、混合模式的专业PSD文件
- 元素级控制：通过文本精确指定各图层内容、位置、层级顺序
- 智能图层命名：自动识别并命名图层（如"背景_渐变"、"主体_产品"、"文字_标题"）
- 编辑友好性：图层间无像素粘连，支持无损移动、缩放、替换
专业场景优化
针对UI设计、电商海报、游戏UI等高重复性场景，模型内置了 设计系统意识 ：
- UI套件生成：自动生成分层按钮、卡片、导航栏，符合设计规范
- 模板化广告：保留可编辑的文字图层和产品占位图层
- 游戏资产：分离角色、背景、特效图层，便于动画制作
使用方式与生态集成
多平台接入
Hugging Face体验：模型已上架Hugging Face，提供在线Demo和API接口，支持快速测试：https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered
本地部署：支持通过Transformers库加载，硬件要求与Stable Diffusion XL相当，单张24G显存显卡可流畅运行。官方提供详细的推理脚本和图层解析工具包。
插件生态：社区已开发Figma插件、Photoshop脚本，支持"文生分层图"一键导入设计工具，实现AI生成与人工精修的无缝衔接。
性能与质量
- 生成速度：1024x1024分辨率带5-8个图层的图像，平均生成时间约8-12秒
- 分层精度：图层边界交并比（IoU）达92%以上，文字与背景分离准确率超95%
- 编辑保真度：图层单独导出后重新合成，与原图PSNR>35dB，几乎无损
行业对比与优势
| 特性 | Qwen-Image-Layered | Midjourney V6 | Stable Diffusion XL |
|---|---|---|---|
| 输出格式 | 原生PSD分层 | 单帧PNG/JPG | 单帧PNG（需插件） |
| 图层编辑性 | 完整图层属性 | 不支持 | 有限支持（插件） |
| 元素控制 | 文本精确指定 | 文本模糊影响 | 需ControlNet辅助 |
| 专业工作流 | 直接对接 | 手动拆分 | 半自动化 |
| 开源协议 | Apache 2.0 | 闭源商业 | 开源但分层非原生 |
应用场景
UI/UX设计：快速生成登录页、 dashboard 分层稿，设计师只需调整细节而非从零绘制
电商运营：批量生成可编辑的商品海报，运营人员自行替换文案和商品图
游戏开发：生成分层场景概念图，美术团队分离元素进行进一步加工
广告创意：保留可编辑的Slogan图层，快速测试不同文案版本效果
品牌设计：生成符合VI规范的分层模板，确保视觉一致性
案例分享
图层分解基础能力
核心能力
给定一张图像，Qwen-Image-Layered可将其分解为多个RGBA图层
图层独立着色
编辑操作
对第一层重新着色，其他图层内容完全不受影响
图层内容替换
使用Qwen-Image-Edit编辑
使用Qwen-Image-Edit将第二层从女孩替换为男孩
文本图层编辑
使用Qwen-Image-Edit编辑
使用Qwen-Image-Edit将文本修改为"Qwen-Image"
对象删除操作
分层结构支持
分层结构支持干净删除不需要的对象
对象缩放不变形
无损变换
调整对象大小时保持比例不失真
对象自由移动
灵活 repositioning
分解后可在画布内自由移动对象
使用注意事项
模型目前对复杂光影交互（如玻璃杯后的折射）和极细线条（如发丝级分割）的分层效果仍有提升空间。建议生成后人工检查图层边缘，必要时使用传统抠图工具微调。
总结
Qwen-Image-Layered通过层级感知注意力机制，将AI图像生成从"美学竞赛"拉回"实用性革命"，直接击中了专业设计流程的痛点。它不仅是技术架构的创新，更是设计思维的重构——让AI理解"图层"这一设计的基本语言。对于设计师，这意味着从重复劳动中解放；对于企业，这意味着营销素材生产效率的指数级提升。建议UI/UX团队立即尝试Figma插件集成，而AI研究者则应关注其结构化潜空间对多模态模型的启示。开源协议和商业友好的定位，使其有望成为设计AI化的基础设施。
扩展思考
当AI能原生理解"图层"后，下一个颠覆点是否是设计系统自动化？模型能否学习品牌规范，直接输出符合Design Token的分层组件库？更深层的挑战在于：多图层协同编辑（如调整背景自动优化主体光影）是否会成为下一代生成模型的标配？开源分层技术的普及，是否会倒逼Adobe将Firefly的核心能力免费化，以维持其设计生态的统治地位？