Qwen Image Layered

画像をRGBAレイヤーに分解し、単一レイヤーの改色・置換・修正で構造を保ったまま編集。

画像

0 / 2000
生成結果
Qwen Image Layered example 1
Qwen Image Layered example 2
Qwen Image Layered example 3
Qwen Image Layered example 4

プロンプトは全体シーン(遮蔽部分も含む)を説明します。各レイヤーの意味は直接制御しません。

モデル位置づけ

Qwen Image Layered: 生まれつき編集しやすい画像へ

画像を複数のRGBAレイヤーに分解し、低ドリフトで編集できます。

複数RGBAレイヤー分解

画像を独立編集できるレイヤーに分割。

高精度編集

移動・拡大縮小・改色などを高い忠実度で実行。

レイヤー数の可変

シーンの複雑度に合わせて1-10層を選択。

再帰分解

単一レイヤーをさらに分解して精密化。

Qwen Image Layered のプロンプト分類例(公式画像付き)

Qwen Image Layered のプロンプトはシーン全体を先に書き、分解後に編集する対象と制約を明記します。以下は Qwen Image Layered の公式図に合わせた分類例です。

1) レイヤー分解

テンプレ: 全体描写 + レイヤー数(例: 4)。雰囲気や光を補足すると分解が安定。

2) 改色

テンプレ: 全体描写 → 分解後に対象レイヤーを改色。新しい色や素材を指定。

3) 置換

テンプレ: 全体描写 + 置換対象レイヤー。新しい被写体の見た目と位置を指定。

4) 文字修正

テンプレ: 全体描写 + 文字レイヤーの文言修正。表記、フォント、配置を明示すると Qwen Image Layered が安定。

ベストプラクティス

Qwen Image Layered プロンプトのベストプラクティス(結果重視)

プロンプトは全体描写で、各レイヤーの意味は直接指定しません。

実践 1: 全体シーンを描写

遮蔽要素も含め、全体内容を記述します。

  • 各レイヤーの意味を細かく制御しない
  • 主体・場面・重要要素を明確に

実践 2: レイヤー数を適切に設定

層が多いほど細かいが、複雑さも増します。

  • 一般的な範囲: 1-10層
  • まずは4層から調整

実践 3: 過度な重なりを避ける

重なりや透明素材は分離が難しくなります。

  • 大きな重なりを避ける
  • ガラス/水などは混層しやすい

実践 4: レイヤー順は固定ではない

順序はモデルが決めるため、対象レイヤーを識別します。

  • アルファ面積で判別
  • 編集前に各レイヤーを確認

実践 5: 分解後に編集

分解出力を編集ツールと併用して改色/置換/修正。

  • 対象レイヤーのみ編集
  • 再合成して最終出力
適用シーン

Qwen Image Layered が向く場面

レイヤー編集と一貫性維持が必要なときに最適。

レイヤー設計と素材整理

複雑なビジュアルを編集可能な層に分解。

  • 後工程が楽になる
  • 構造が見通しやすい

局所改色/置換

他要素に影響せず局所編集。

  • 衣装/素材/色の差し替え
  • 一貫性を保持

文字修正

文言の差し替えや位置調整。

  • ポスター/カバー文言更新
  • レイアウト維持

細部の反復

シーン全体を再生成せずに微調整。

  • バージョン管理が容易
  • 再生成回数を削減

FAQ

Qwen Image Layered よくある質問

Qwen Image Layered のよくある質問。





今すぐ開始

Qwen Image Layered で分解して編集

分解してから編集し、一貫性を保つ。

公式資料

資料と参照先

公式論文、リポジトリ、開発ドキュメントを参照。

GitHub: Qwen-Image-Layered

モデル概要、例、使い方。

arXiv 論文: Qwen-Image-Layered

レイヤー分解の原理と手法。

fal.ai Developer Guide

レイヤー数、形式、計算時間、制限。

fal.ai モデルページ

API パラメータと例。