你是否有过这样的挫败感：想让 AI 把合照里的路人移开，结果路人消失了，背景却像被抹了一层浆糊；想改一下海报里的字体，结果 AI 把整张图的画风都重绘了。
这种“牵一发而动全身”的翻车现场，本质上是因为 AI 一直在用「扁平图片」思考世界。对模型而言，图片只是像素的堆砌，而非物体的组合。
近日， Qwen 团队发布的最新研究 Qwen-Image-Layered 正式宣告：AI 图像编辑的“图层时代”来了！
Technical Report:
https://arxiv.org/abs/2512.15603
Blog: https://www.modelscope.cn/papers/2512.15603
Github: https://github.com/QwenLM/Qwen-Image-Layered
Model: https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-Layered
Demo: https://www.modelscope.cn/studios/Qwen/Qwen-Image-Layered
范式转移：从“改像素”到“动图层”
传统的 AI 修图是全局重采样，就像在湿透的画纸上改色，颜色必然会渗开。而 Qwen-Image-Layered 提出了一种根本性的转变：将图像表示为一组语义解耦的 RGBA 图层。
通过将图片自动“剥洋葱”，每一层都拥有独立的颜色（RGB）和透明度（Alpha）。这种「内生可编辑性」 (Inherent Editability)带来了物理隔离的保护：
精准位移（Reposition）： 移动文字或人物，不影响底图任何像素
无损缩放（Resize）： 放大主体，背景依然可以“钉”在原处
自由替换（Replace）： 只换一件衬衫，不改变模特的脸型
深度解析：像设计师一样“看图”
这项工作不仅是效果的提升，更是从底层重构了 AI 理解图像的逻辑 ：
- RGBA-VAE：给 AI 装上“透明之眼”
传统的 VAE 只懂红绿蓝，Qwen 团队研发了全新的 RGBA-VAE，让 RGB 图像和带透明度的 RGBA 图层在同一个潜空间内“对话” ，解决了图层之间分布不均、边界模糊的顽疾。 - VLD-MMDiT：支持变长图层的“超级大脑”
现实世界的图层数是不确定的。VLD-MMDiT 架构能够一次性处理 3 层、10 层甚至更多图层，且层与层之间通过注意力机制协同，不再需要低效的递归拆解 。 - 多阶段进化：从生成到拆解
模型并非生而知之。它经历了从“生成单图”到“生成多层”，最后进化到“拆解任意 RGB 图像”的循序渐进过程，将强大的生成基因转化成了精准的理解力 。
实测代差：图层才是可编辑性的关键
在与主流方案（如 LayerD）的对比中，Qwen-Image-Layered 展示了惊人的统治力：
边界更干净： 在衡量透明度质量的 Alpha soft IoU 指标上显著领先。
背景更完整： 自动补全被遮挡的部分，且没有常见的“补丁”伪影。
编辑更稳定： 相比于 Qwen-Image-Edit 等全局编辑模型，它完全杜绝了像素级漂移。
即刻体验模型训练
魔搭社区的开源项目 DiffSynth-Studio 已率先支持 Qwen-Image-Layered 模型的训练。
Step 1: 安装 DiffSynth-Studio
项目链接：https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio
git clone https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git cd DiffSynth-Studio pip install -e .
Step 2: 下载样例数据集
数据集链接：https://modelscope.cn/datasets/DiffSynth-Studio/example_image_dataset/tree/master/layer
modelscope download --dataset DiffSynth-Studio/example_image_dataset --local_dir ./data/example_image_dataset
Step 3: 开始训练 LoRA
accelerate launch examples/qwen_image/model_training/train.py –dataset_base_path data/example_image_dataset/layer –dataset_metadata_path data/example_image_dataset/layer/metadata_layered.json –data_file_keys “image,layer_input_image” –max_pixels 1048576 –dataset_repeat 50 –model_id_with_origin_paths “Qwen/Qwen-Image-Layered:transformer/diffusion_pytorch_model.safetensors,Qwen/Qwen-Image:text_encoder/model.safetensors,Qwen/Qwen-Image-Layered:vae/diffusion_pytorch_model.safetensors” –learning_rate 1e-4 –num_epochs 5 –remove_prefix_in_ckpt “pipe.dit.” –output_path “./models/train/Qwen-Image-Layered_lora” –lora_base_model “dit” –lora_target_modules “to_q,to_k,to_v,add_q_proj,add_k_proj,add_v_proj,to_out.0,to_add_out,img_mlp.net.2,img_mod.1,txt_mlp.net.2,txt_mod.1” –lora_rank 32 –extra_inputs “layer_num,layer_input_image” –use_gradient_checkpointing –dataset_num_workers 8 –find_unused_parameters
更多信息，请参考 DiffSynth-Studio 的文档（https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio/blob/main/docs/zh/Model_Details/Qwen-Image.md）。
结语
AI 图像不应只是一张结果图，而应该是一种“结构化资产”。
当图像天然就是多图层时，AI 与 Photoshop 等专业设计工具的壁垒将被彻底打破。创作流程将从盲目的“抽卡试错”，变成像搭积木一样精准的操作。
Qwen-Image-Layered 补齐了这块缺失已久的地基。这不仅是一项技术的进步，更是图像生成范式的重塑。
点击直达模型：https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-Layered
