Qwen Image Layered
Decompõe uma imagem em camadas RGBA editáveis, depois recolore, substitui ou revisa uma única camada mantendo a estrutura.
O prompt descreve a cena completa (inclusive partes ocluídas); ele não controla camadas individuais.
Posicionamento do modelo
Qwen Image Layered: feito para editabilidade inerente
O modelo decompõe uma imagem em várias camadas RGBA para que você edite com mínimo desvio.
Decomposição RGBA em múltiplas camadas
Divide uma imagem em camadas editáveis de forma independente.
Edições de alta fidelidade
Mova, escale e recolora camadas com forte fidelidade visual.
Quantidade variável de camadas
Escolha 1-10 camadas conforme a complexidade da cena.
Decomposição recursiva
Decompõe novamente uma camada para composições complexas.
Exemplos de categorias de prompt do Qwen Image Layered (com imagens oficiais)
Os prompts do Qwen Image Layered permanecem focados na cena: descreva a imagem inteira e depois informe a quantidade de camadas ou a mudança que você fará após a decomposição. Esses exemplos mostram como o Qwen Image Layered se mantém estável quando alvos e restrições estão explícitos.
1) Decomposição em camadas
Template: descrição completa da cena + número de camadas (ex.: 4). Adicione estilo ou iluminação para que o Qwen Image Layered preserve o visual.
2) Recolorir uma camada
Template: descreva a cena completa, depois recolora a camada-alvo após a decomposição. Especifique a nova cor/material para edições previsíveis.
3) Substituir um objeto
Template: descreva a cena completa + identifique a camada a substituir. Forneça o sujeito de substituição, tamanho e posição para manter a composição estável.
4) Revisar texto
Template: descreva a cena completa + revise a camada de texto. Cite as palavras exatas e o layout para que o Qwen Image Layered renderize tipografia limpa.
Boas práticas de prompt do Qwen Image Layered (foco em resultados)
Os prompts descrevem a cena inteira, não o significado de cada camada.
Prática 1: descreva a cena completa
Os prompts devem capturar o conteúdo geral, incluindo elementos ocluídos.
- Não tente controlar a semântica de cada camada
- Descreva claramente assunto, cena e elementos-chave
Prática 2: defina uma quantidade razoável de camadas
Mais camadas dão uma decomposição mais fina, mas também aumentam a complexidade.
- Intervalo comum: 1-10 camadas
- Comece com 4 camadas e ajuste
Prática 3: evite sobreposição pesada
Objetos sobrepostos e materiais transparentes podem ser difíceis de separar.
- Evite grandes sobreposições
- Transparência de vidro/água pode misturar camadas
Prática 4: a ordem das camadas não é fixa
A ordem das camadas é decidida pelo modelo; identifique manualmente as camadas-alvo.
- Use a cobertura alfa para encontrar camadas
- Pré-visualize cada camada antes de editar
Prática 5: edite após a decomposição
Use a saída em camadas com um editor de imagens para recolorir, substituir ou revisar.
- Edite apenas a camada-alvo
- Recomponha para obter a imagem final
Quando o Qwen Image Layered é a melhor escolha?
Ideal para edições em camadas com requisitos fortes de consistência.
Design em camadas e preparação de assets
Separe visuais complexos em camadas editáveis.
- Pós-produção mais fácil
- Estrutura mais limpa
Recoloração ou substituição direcionada
Ajuste elementos locais sem afetar o restante.
- Trocas de cor de roupa/material
- Mantenha a consistência geral
Revisão de texto
Atualize conteúdo ou posição do texto.
- Atualizações de copy em pôsteres ou capas
- Layout estável
Iteração de detalhes
Itere detalhes locais sem refazer a cena.
- Versionamento mais rápido
- Menos regenerações completas
FAQ
FAQ do Qwen Image Layered
Perguntas comuns sobre o Qwen Image Layered.
Começar
Separe e edite suas imagens com Qwen Image Layered
Decomponha primeiro, edite depois e mantenha a consistência estável.
Referências e fontes
Detalhes do modelo e exemplos de artigos, repositórios e docs oficiais.
Artigo arXiv: Qwen-Image-Layered
Metodologia e detalhes da decomposição em camadas.
Guia de desenvolvedores da fal.ai
Quantidades de camadas, formatos, runtime e limites.