Qwen-Image-Layered ComfyUI 工作流示例
Qwen-Image-Layered 是阿里巴巴通义千问团队开发的模型,能够将图像分解为多个 RGBA 图层。这种分层表示解锁了固有的可编辑性:每个图层都可以独立操作而不影响其他内容。
主要特性:
主要特性:
- 固有可编辑性:每个图层都可以独立操作而不影响其他内容
- 高保真基础操作:支持调整大小、重新定位和重新着色,语义组件物理隔离
- 可变图层分解:不限于固定数量的图层 - 可根据需要分解为 3、4、8 或更多图层
- 递归分解:任何图层都可以进一步分解,实现无限分解深度
相关链接:
Qwen-Image-Layered 工作流
下载 JSON 格式工作流
在 ComfyUI Cloud 上运行
模型下载
text_encoders
diffusion_models
vae
模型保存位置
FP8 版本
默认使用 bf16,需要较高显存。如需降低显存使用,可以使用 fp8 版本:
然后更新子图中的 Load Diffusion model 节点来使用它。
工作流设置
采样器设置
该模型运行较慢。原始采样设置为 steps: 50 和 CFG: 4.0,这将至少使生成时间翻倍。
输入尺寸
输入尺寸建议使用 640px。如需高分辨率输出,请使用 1024px。
提示词(可选)
文本提示词用于描述输入图像的整体内容——包括可能被部分遮挡的元素(例如,你可以指定隐藏在前景物体后面的文字)。它不是用来明确控制各个图层的语义内容的。
