Qwen Image Layered — нейросеть для генерации изображений с автоматическим разделением на слои

Qwen Image Layered — это нейросеть для генерации изображений, которая умеет разделять картинку на семантические слои. Проще говоря, она не просто рисует картинку «одним куском», а понимает, где фон, где объекты, где персонажи — и может работать с ними отдельно.

Как это выглядит на практике:

Вы генерируете изображение по текстовому описанию
Нейросеть автоматически разделяет картинку на логические слои (фон, объекты, текст)
Отдельные элементы выделяются в прозрачные RGBA-слои
Картинку становится легче дорабатывать, менять детали, комбинировать с другим контентом

Для чего она нужна

Когда важно не просто получить красивую картинку, а потом её редактировать
Для дизайна, где объект должен легко вырезаться или меняться
Для интерфейсов, презентаций, иллюстраций, где работа со слоями — это критически важная функция
Для профессионального workflow дизайнеров и иллюстраторов

Плюсы

Семантическая слойная декомпозиция

Модель разбивает изображение на несколько RGBA-слоёв, где каждый слой соответствует логическому элементу сцены — например, фон, основной объект, текст или другие части. Слои содержат канал прозрачности (alpha), что позволяет сохранять информацию о форме и контуре элементов для точной компоновки и обработки.

Редактирование без разрушения остального изображения

Можно перемещать, изменять цвет, удалять, масштабировать или заменить любой слой, не затрагивая остальные. Такого рода изоляция позволяет проводить операции, которые обычно требуют сложных масок или ручной работы в графических редакторах.

Гибкость и вариативность

Поддерживается изменение количества слоёв: от базового разбиения на несколько частей до более тонкого — для сложных сцен. Некоторые реализации даже позволяют деконструировать слой рекурсивно — разбирать один слой на более мелкие под-слои для ещё более точного редактирования.

Профессиональные рабочие процессы

Выходные RGBA-слои можно экспортировать и использовать в профессиональных графических редакторах (Photoshop, GIMP, Figma) или презентациях (PPTX). Это превращает AI-редактирование в более привычный для дизайнеров процесс.

Минусы / ограничения

Качество пока варьируется: слойная декомпозиция может быть неидеальной на сложных сценах или в случае низкого разрешения. Распределение элементов по слоям не всегда интуитивно понятно.
Ресурсоёмкость: разбиение на большое число слоёв и последующая обработка требует больше вычислений, чем обычное image-to-image.
Время обработки: чем больше слоёв и выше разрешение, тем дольше модель работает и тем медленнее отклик.
Иногда артефакты: обработка отдельных компонентов может давать шумы или неочевидные переходы между слоями в итоговом изображении.

Когда использовать

Точное и изолированное редактирование объектов — когда нужно изменить цвет, размер, расположение без вмешательства в фон или другие элементы.
Работа с текстом и элементами интерфейса — удаление/замена текста в изображении без разрушения макета.
Подготовка ресурсов для дизайна или презентаций — экспорт RGBA-слоёв в Photoshop / Figma / PPTX.
Компоновка сложных сцен — когда требуется независимая работа над элементами (например, продукт, человек, фон).
Интерактивная коллективная работа — дизайнеры и художники могут реорганизовывать слои для итеративной правки.

Почему удобно через GenAPI / API-интеграция

Прямой доступ через API: отправляете изображение — получаете набор RGBA-слоёв.
Никаких ограничений: работайте в браузере в любое время.
Подписка не требуется: оплачиваете только отдельные генерации.
Служба поддержки — на любом этапе генерации или при технической проблеме специалисты подскажут как быть дальше.

Примеры применения

Веб-дизайн и UI/UX:

Создание макетов сайтов с отдельными слоями для каждого элемента
Генерация интерфейсных компонентов с прозрачным фоном
Подготовка assets для мобильных приложений

Маркетинг и реклама:

Создание баннеров с возможностью быстрой замены элементов
Генерация промо-материалов с изменяемым текстом
Подготовка шаблонов для социальных сетей

Презентации и инфографика:

Создание слайдов с отдельными элементами для анимации
Генерация диаграмм и схем со слоями
Подготовка обучающих материалов

Лайфхаки и советы

Для лучшего разделения на слои четко описывайте элементы в промпте
Указывайте, какие элементы должны быть на отдельных слоях
Используйте уточняющие слова: "отдельный слой для фона", "объект на прозрачном фоне"
Для сложных сцен начните с минимального количества слоёв
Проверяйте качество разделения перед экспортом в графические редакторы

Qwen Image Layered — это прорывной инструмент для дизайнеров, маркетологов и создателей контента, которым важна гибкость в работе с изображениями. Автоматическое разделение на слои экономит часы ручной работы и открывает новые возможности для творчества.

Категории

Задачи

Популярные модели

Новинка

Категории

Задачи

Популярные модели

Новинка

Аналоги Qwen Image Edit 2511

Qwen Image Layered

Qwen Image Layered

GLM-Image

GLM-Image

Flux 2 Klein

Flux 2 Klein

Bria Generative Fill

Bria Generative Fill

Bria

Bria

SeedEdit

SeedEdit

GPT Image 1

GPT Image 1

Step1X-Edit

Step1X-Edit

Rembg Enhance

Rembg Enhance

Flux Kontext

Flux Kontext

Nano Banana

Nano Banana

Seedream 4.0

Seedream 4.0

Gemini 2.5 Flash Image

Gemini 2.5 Flash Image

FLUX.1 Krea Image-to-Image

FLUX.1 Krea Image-to-Image

IdeogramV3

IdeogramV3