Qwen AI是什麼？全新阿里圖像模型—Qwen Image Layered介紹

Qwen AI是阿里雲開發的開源大模型生態系，它並非單一工具，而是針對不同場景進行了深度優化的模型家族，這款模型被譽為「AI界的 Photoshop」，它的出現解決了生成式AI長久以來缺乏物理級的隔離編輯能力的痛點，這是Qwen最令人驚豔的地方，當它將一個物件從背景中拆分出來時，它會利用其對物理世界的理解，自動修復並填充被遮擋區域的紋理，這讓設計師在移動物件後，可以讓背景依然保持完整如初實現了所謂的「零漂移」編輯。

過去幾年，AI繪圖工具雖然能產出令人驚豔的視覺效果，但對專業設計師而言，它們始終像是一個「漂亮的黑盒」——生成的圖像本質上是所有像素黏在一起的扁平文件，一旦想挪動圖中的某個物件，背景就會像被扯壞的畫布一樣出現空洞或變形，阿里巴巴近期開源的Qwen-Image-Layered打破了這種技術障礙， 實現了從「模仿視覺表面」進化到「理解物理空間」的關鍵轉折。

從「像素預測」轉向「空間重構」

傳統 AI 生圖的邏輯是像素預測：它在猜測下一個像素點應該是什麼顏色，但它並不理解物體之間的遮擋關係。這也是為什麼當你刪除圖中的物件時，AI 往往無法完美補全被遮擋的背景，Qwen-Image-Layered則切換到了空間重構的維度：

• 物理級深度理解：透過自研的RGBA-VAE技術，模型在生成時就為每個元素賦予了透明度概念，它讓生成出來的東西不再是畫出一張死板的畫，而是像建築師一樣，先理解空間裡有哪些物體、誰擋住了誰。

• 自動「腦補」遮擋區域：模型採用VLD-MMDiT架構，配合 3D 位置編碼能自動推算並修復被前景物件遮擋的背景紋理，當你把圖中的主角移開，原本被擋住的地板或牆面會被AI智能填充，實現真正的空間完整性。

強大的分層與編輯能力

這款模型最核心的威力，在於它將AI生圖轉化為類似Photoshop的結構化圖層，實現了「零漂移」的精準編輯。

• 物理隔離編輯： 由於每個圖層在物理上是完全獨立的，你可以隨意對特定物件進行重新著色、縮放、旋轉或刪除，而完全不會影響到背景或其他圖層的一致性，這徹底解決了 AI 編輯中「動一髮而牽全身」的隨機性痛點。

• 靈活的層級控制： 模型能根據畫面複雜度，自動或按需將圖片拆解為3層到10層以上，無論是簡單的產品去背，還是複雜的影視場景拆解，都能游刃有餘。

從生成器轉化為「專業生產力工具」

Qwen-Image-Layered 的出現，象徵著 AI 正從「內容生成器」轉型為「素材供應商」，這將重塑多個行業的工作流：

• 電商攝影與設計： 攝影師只需拍一張原圖，AI 就能自動分離產品與背景。設計師可以瞬間生成數十種場景變體，或是針對產品局部進行換色，大幅省下重複拍攝與手動摳圖的時間成本。

• 遊戲開發與動畫製作： 它能直接生成帶有透明通道的「精靈圖（Sprites）」素材，對於 2D 遊戲開發者來說，這意味著生成的物件可以直接拖入遊戲引擎使用，無需額外的圖像處理程序。

• 漫畫編輯與翻譯： 模型能自動將對話氣泡、角色與背景隔離，翻譯人員可以直接修改文字層而不破壞原畫，甚至能透過圖層分離輕鬆製作動態漫畫（Motion Comic）

• 專業修圖的民主化： 它降低了專業修圖的門檻。對於一般用戶，原本需要Photoshop高階技巧才能完成的複雜物件移動與背景補全，現在只需幾分鐘的AI自動處理即可達成。

在圖像處理的進化史上，阿里巴巴推出的Qwen-Image-Layered正將AI從單純的「畫師」轉變為具備空間邏輯的「拆解師」。與目前市面上常見的分割工具或繪圖軟體相比，它的獨特性不僅在於技術規格，更在於它重新定義了數位素材的生成邏輯。

數位手術 vs 輪廓描邊：與傳統分割工具（如 SAM）的本質區別

傳統的分割模型（例如 Meta 的 SAM）主要功能是「辨識與框選」，它告訴電腦哪裡是貓、哪裡是樹。

• 從蒙版到 RGBA 圖層：SAM輸出的僅是二值化的蒙版（Mask）就像是一張黑白剪紙，而Qwen生成的是具備透明通道（Alpha Channel）的完整RGBA素材。

• 空間修復能力（Inpainting）：這是兩者最大的分野。當 SAM 把物件「拿走」後，背景會留下一個空洞；而 Qwen 在拆解圖層的同時，會自動腦補（修復）被前景遮擋的背景紋理。這意味著它不只是在剪裁，而是在進行一場完美的「物理隔離」手術，確保移除物件後背景依然完整。

秒級自動化 vs 工匠式精修：與專業軟體（如 Photoshop）的競爭力

Photoshop 是設計界的標準，但其強大建立在大量的「人工工時」之上。

• 效率的量級差異：在Photoshop中手動完成高品質的摳圖、分層與背景修補，即使是熟練的設計師也需耗費30至60分鐘；Qwen 則能在2到5分鐘內全自動產出 PSD 等級的圖層堆棧。

• 解決像素糾纏（Pixel Entanglement）：傳統AI修圖常遇到「牽一髮而動全身」的困擾，修改衣服顏色可能會導致皮膚變形，Qwen透過物理級的隔離，讓編輯操作僅作用於目標圖層實現了「零漂移」編輯，這在追求極致精準的商業攝影與電商設計中具有無可取代的價值。

獨有的極致創新：無限遞歸分解（Recursive Decomposition）

這是Qwen-Image-Layered最讓技術界驚艷的「黑科技」，它打破了傳統工具對圖層數量的死板限制。

• 俄羅斯套娃式的邏輯：大多數AI只能區分前景與背景，但Qwen具備「層中找層」的能力，你可以先將一張圖拆成「人」與「辦公室」，接著針對「人」這一層再次下達指令，將其細分出「手錶」、「西裝」與「皮鞋」。

• 無限細化的顆粒度：這種遞歸能力理論上可以無限延伸，讓創作者能像拆解精密機械一樣，對畫面中的任何微小細節進行獨立操作，這讓 AI 生成的圖像不再是一張「死圖」，而是一個可動態調整的活素材庫。

從「畫出一張圖」進化到「理解一個空間」，Qwen AI在圖像領域的表現早已超越了單純的像素生成，其核心優勢體現在對物理結構的深層渲染、對複雜指令的精確捕捉，以及在文字美學上的結構化呈現，以下3點是 Qwen AI 在實際應用中的深度效能解析：

渲染能力

Qwen的渲染技術讓人非常推崇，能夠清楚的在生成的圖像中產出清晰以及符合語義的文字，為了測試我們使用以下的Prompt去生成：

Prompt：生成一張電影海報，標題是「永無止境 Endless」，下方寫著「上映日期：2025年12月26日」

測試結果發現確實在文字的渲染上可以大致完美的產出符合的圖片，不只是中文字，英文以及數字也都很好的呈現出來。

Prompt的理解

為了測試Qwen對於多種元素Prompt的理解，我們用了以下的Prompt去生成：

Prompt：手繪風，在一個飄著雪的圓形廣場，一群小朋友圍在一起堆雪人，在廣場旁邊是一整排的小木屋，小木屋的煙囪冒著煙，小木屋裡面亮著光，畫面要很溫馨。

呈現出來的畫面很好的契合Prompt所提示的畫面，將Qwen的優點展現的淋漓盡致。

文字的呈現

文字渲染曾是AI生圖最大的痛點，但Qwen在這方面展現了顯著的突破，為了測試我們用以下的Prompt去生成：

prompt：製作一張活動海報，題目是「聖誕節活動」，活動辦法是生成圖片貼到活動頁面，按讚並且分享，最大獎是一年的Creator方案。

生成出來的畫面呈現出來精準的文字渲染能力，以及能處理多行排版、段落語義甚至中英雙語並存的情境。

Qwen AI因為其「開源」與「商業友善」的特性，這使其在成本結構上與傳統訂閱制的AI工具有著本質的區別：

授權幾乎「零元」的專業級工具

Qwen AI 系列模型（特別是Qwen-Image 與Qwen-Image-Layered）主要採用Apache 2.0 授權開源，Qwen提供了一個完全免費的技術替代方案，這意味著無論是個人開發者還是企業，都可以免費下載、修改並進行無限制的商業使用，無需支付高昂的版權授權費。

不同的使用管道與收費邏輯

雖然模型本身開源免費，但根據你的使用方式，成本會有所不同：

• 平台試用（免費）：一般用戶可以透過Hugging Face或ModelScope等開源平台提供的Demo 頁面進行免費測試，通常不需要支付任何費用，甚至部分版本無需註冊即可使用。

• API 與企業版（付費）：如果你需要大規模整合到自有的商業系統中，或使用阿里雲提供的穩定API 服務，則通常需要根據調用量（Token 或圖片張數）支付對應的服務費用。

• 替代工具（點數制）：若選擇如MyEdit 等整合了類似AI 技術的替代工具，則通常採用每日免費點數或每月約NTD120起的訂閱制。

當阿里巴巴的Qwen-Image-Layered憑藉「圖層拆解」技術震撼設計圈時，許多創作者卻在實際操作中遇到了瓶頸：繁體中文支援不完全、需要高階顯卡算力，以及在不同AI工具間頻繁切換的疲勞感，如果你正在尋找一個比Qwen更懂中文排版、比 Photoshop 更直覺，且能一站式搞定「文、圖、影」的生產力工具，GenApe正是為此而生的終極解答。

別再讓創意在工具切換中磨損！

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