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Qwen-Image-Layered 是阿里巴巴 Qwen（通义千问）团队2025-12-19推出的一个极具创新性的视觉模型项目。它突破了传统多模态模型“只能看、只能说”的局限，赋予了模型分层理解和精确分割图像的能力。

Qwen-Image-Layered是什么

Qwen-Image-Layered 是一款专门为图像分层理解和目标定位设计的视觉大模型。

传统的视觉模型（如标准的 Qwen-VL）通常只能生成描述性文字。而 Qwen-Image-Layered 能够像专业的图像编辑工具一样，将一张复杂的图片“拆解”成不同的图层（Layers），并能够精确识别出每一个物体在图像中的像素级位置（Mask）。

Qwen-Image-Layered的主要功能

  • 像素级分割（Segmentation）： 能够根据指令，精准地把图像中的特定物体抠出来。
  • 多尺度定位（Grounding）： 不仅能给出物体的边界框（Bounding Box），还能给出极其精细的形状轮廓。
  • 图层式理解： 能够识别图像中的前景、背景以及不同物体之间的遮挡关系，并以“层”的概念进行输出。
  • 自然语言交互： 复杂指令遵循： 用户可以通过自然语言描述（例如：“帮我找到那个穿着蓝色裙子、正在跑步的小女孩”），模型即可精准锁定目标。

Qwen-Image-Layered的技术原理

Qwen-Image-Layered 的核心在于将 大语言模型（LLM） 与 分割模型（Segmentation Model） 进行深度融合：

  • 视觉编码器（Visual Encoder）： 采用类似 CLIP 或 ViT 的结构，负责提取图像的高维特征。

  • 图层化 Token（Layered Tokens）： 引入了一组特殊的标记，专门用于代表图像中的不同层级或物体实例。

  • 解码器增强： 模型在生成文本描述的同时，会输出对应的“掩码特征（Mask Features）”。

  • Mask 预测器： 这是一个专门的头模块，将 LLM 输出的特征解码回原始图像尺寸，生成精确的分割掩码（Masks）。

Qwen-Image-Layered的项目地址

Qwen-Image-Layered 属于 Qwen 视觉模型家族的成员，你可以在以下平台找到相关的模型权重、代码和演示：

  • GitHub： QwenLM/Qwen-VL（该仓库通常包含 Qwen 视觉系列的所有核心研究）

Qwen-Image-Layered的使用地址

Qwen-Image-Layered的应用场景

  • 广告设计：快速分解图像为多个图层，方便对广告中的元素进行独立编辑，如更换背景、调整产品位置等。
  • 影视后期：对影视画面中的角色、道具等进行分层处理，便于特效添加、颜色校正等操作。
  • 创意设计：设计师可以轻松分解创意图像，对不同元素进行独立修改，激发更多创意灵感。
  • 图像修复：将图像分解后，可单独修复受损图层，而不影响其他部分，提高修复效率。
  • 教育演示：在教学中，将复杂图像分解为简单图层，帮助学生更好地理解图像构成和编辑原理。

实操演示

下面是笔者在使用 Qwen-Image-Layered网站 进行图像分层的实操演示。
原始图片：

分层后的图片：

看起来效果换是挺不错的，喜欢的朋友可以尝试一下。欢迎给我你的反馈。

posted @ 2025-12-22 15:16  edddddddddd  阅读(6)  评论(0)    收藏  举报