AI 绘图终于能分层了！Qwen 新模型自带“PSD属性”，设计师狂喜！
AI 绘图终于能分层了！Qwen 新模型自带“PSD属性”，设计师狂喜！
AI 绘图终于能分层了！Qwen 新模型自带“PSD属性”，设计师狂喜！ AI 绘图终于能分层了！Qwen 新模型自带“PSD属性”，设计师狂喜！ Modified December 20, 2025 下面这个失败 这个的话还行 测试下来存发现存在不可控性，有时候分层的不错可以用，有时候就不行，个别元素归并不合理，就没法用。 整体来说，算是初步实现了能力，在速度和质量上大家自己需要做出取舍，我推荐先在RH上体验吧。 四、在线使用 云端镜像 大家如果没有本地 ComfyUI 环境，或者本地显卡配置低于 16G 的，可以使用嘟嘟部署的仙宫云镜像，可直接加载使用。后续分享的工作流都会更像到镜像中，一周更新一次，方便大学学习。 目前整合了2个镜像，一个是Flux绘图用的，另外一个是针对视频模型的，之所以分开是一些模型兼容问题，分开比较好处理。 镜像名称：嘟嘟AI绘画趣味学 云平台镜像地址： https://www.xiangongyun.com/image/detail/d961a7dc ade3 4bd5 a7c6 92ac49ff5e4b?r=37BCLY https://www.xiangongyun.com/image/detail/81716d29 4461 4b0b ba4b 7b9b7dd569d3?r=37BCLY 新用户通过邀请码注册， 总共可获得 8 元奖励，体验 4 个小时的 4090 作图时长 。 RH平台 推荐不想本地自己折腾的同学一个可在线使用Runninghub平台可在线体验AI应用和工作流（注册即送1000积分可用）。 https://www.runninghub.cn/?inviteCode=kol01 rh024 主页更多精彩工作流可在线体验： https://www.runninghub.cn/user center/1865434314359058434?inviteCode=kol01 rh024 五、总结 以上就是今天给大家测试的Qwen Image Layered图层分层技术，初始体验有用，但是不可控，在速度和质量方面希望社区后期加入一些Lora的加强，推荐先在RH体验。 大家看完记得顺手三连一下嘛 关注嘟嘟，每天分享最新的ComfyUI技术前沿 模型工作流获取 本公众号对话框发送 251220 即可！ 下面这个失败 这个的话还行 测试下来存发现存在不可控性，有时候分层的不错可以用，有时候就不行，个别元素归并不合理，就没法用。 整体来说，算是初步实现了能力，在速度和质量上大家自己需要做出取舍，我推荐先在RH上体验吧。 四、在线使用 云端镜像 大家如果没有本地 ComfyUI 环境，或者本地显卡配置低于 16G 的，可以使用嘟嘟部署的仙宫云镜像，可直接加载使用。后续分享的工作流都会更像到镜像中，一周更新一次，方便大学学习。 目前整合了2个镜像，一个是Flux绘图用的，另外一个是针对视频模型的，之所以分开是一些模型兼容问题，分开比较好处理。 镜像名称：嘟嘟AI绘画趣味学 云平台镜像地址： https://www.xiangongyun.com/image/detail/d961a7dc ade3 4bd5 a7c6 92ac49ff5e4b?r=37BCLY https://www.xiangongyun.com/image/detail/81716d29 4461 4b0b ba4b 7b9b7dd569d3?r=37BCLY 新用户通过邀请码注册， 总共可获得 8 元奖励，体验 4 个小时的 4090 作图时长 。 RH平台 推荐不想本地自己折腾的同学一个可在线使用Runninghub平台可在线体验AI应用和工作流（注册即送1000积分可用）。 https://www.runninghub.cn/?inviteCode=kol01 rh024 主页更多精彩工作流可在线体验： https://www.runninghub.cn/user center/1865434314359058434?inviteCode=kol01 rh024 五、总结 以上就是今天给大家测试的Qwen Image Layered图层分层技术，初始体验有用，但是不可控，在速度和质量方面希望社区后期加入一些Lora的加强，推荐先在RH体验。 大家看完记得顺手三连一下嘛 关注嘟嘟，每天分享最新的ComfyUI技术前沿 模型工作流获取 本公众号对话框发送 251220 即可！ 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/eMeMoNU6... https://mp.weixin.qq.com/s/eMeMoNU6... 原创 嘟嘟MD 嘟嘟AI绘画趣味学2025年12月20日 18:17 福建 大家好，我是嘟嘟，深耕ComfyUI赛道的程序员。 阿里Qwen团队重磅发布Qwen Image Layered！首创“原生分层生图”技术，自动生成背景、主体、前景独立的RGBA图层。告别复杂抠图与重绘，实现真正的AI图像可编辑，设计师的福音来了！ 一、Qwen Image Layered图像分层技术介绍 AI 绘画圈，大家都有一个共同的痛点： 图生成出来是很漂亮，但它是一张 “死图”（Flat Image） 。 • 想把人物往左挪一点？不行，背景会留个大坑。 • 想把前景的遮挡物拿掉？不行，要重绘半天。 • 想把素材抠出来做海报？还得去 PS 里钢笔抠图。 “只管生，不管改” ，是目前所有主流模型（SD, Midjourney, Flux）的通病。 但今天，阿里 Qwen 团队联合香港科技大学，甩出了一篇重磅论文——Qwen Image Layered，它可能要彻底改变这个局面了！ 简单来说： 它生成的不是一张 JPG，而是一套自带图层的“PSD”！ Qwen Image Layered 能够根据你的提示词，智能地将画面拆解为不同的图层： • 背景层 ：完整的环境描写。 • 主体层 ：清晰、带透明通道 (RGBA) 的人物或物体。 • 前景/装饰层 ：独立的点缀元素。 还挺有意思的，这个需求是个刚需，现在开源界终于有了，今天就带大家一起尝尝咸淡。 • 项目地址 ：https://huggingface.co/Qwen/Qwen Image Layered 二、相关安装 目前ComfyUI官方第一时间支持了该模型，想本地玩的话记得把本地更新到最新。 ComfyUI官方给出的模型：https://huggingface.co/Comfy Org/Qwen Image Layered ComfyUI/tree/main 包含： • qwen image layered bf16.safetensors • qwen image layered vae.safetensors 目前bf16模型要40G，太大了，等社区版出来吧，VAE也是个新的，传统的VAE只能处理RGB图像，但是这里需要处理带透明度的RGBA图像，所以升级了下，变成四通道的VAE。 对了GGUF版本也给大家提供：https://huggingface.co/QuantStack/Qwen Image Layered GGUF/tree/main 网盘给大家提供了Q6版本的GGUF，文末获取 三、测评体验 超好玩，推荐给你！ • 工作流 ：Qwen Image Layered千问分层文生/图生一体流 • 体验地址 ：https://www.runninghub.cn/post/2002200397173387266/?inviteCode=kol01 rh024 目前这个支持文生图层和图像拆分两种，我工作流做了整合，根据需求自行选择要用哪种。 文生图层 这种是根据提示词直接生成，生成的时候就自动把图层分好了。 RH上体验，跑一张1024x1024的，需要5分钟。 首先是模型加载，我这里有用上一个4步加速，不然原模型跑太慢了要6 10分钟才出图，黄花菜都凉了，这个bf16近40G。大家带概率跑不起来的，后面改成用gguf模型会好一些。 入参的话，和正常文生图一样，填写提示词，设置宽高即可。 有个新的地方是这里，需要你设置帧数，涉及到最终分几层，默认设置13对应3层，想要跟多，就调整这个数量即可。 最后是采样，因为我用了加速，所以这里步数就8步，CFG 1或者2，这里根据大家实际跑的内容来调整，想要细节更多就设置2，想要速度快就设置1。 案例展示 抽了挺多张卡的，我发现存在不稳定性，有时候效果好，有时候不行，所以就需要用加速模型来测试。 上面这图的效果我挺满意，这个是满配模型跑了40步，1024x1536出的图，跑了有10分钟。 这张图我开始用4步加速lora，就跑了2分钟。 用了加速后质量是有点下降，但是速度快。 整体跑下来，用了加速后图像质量确实会降低，这个模型本身出图效果就好像没有Qwen的好，所有有时候跑的图很拉跨哈哈。 比如下面这种 图像分层 图像分层的话，大家把左侧开关开启就行，上传一张图，然后调整的分辨率系数，默认和原图保持一致。 提示词那边可以不写，留空即可。 案例展示 这里我还是使用加速的版本来测试，你看到的都是我随机跑的图，让大家有个直观的感受。