# Qwen Image Layered 图片分层教程：拆出可移动的 RGBA 商品图层

已完成原创输入、可下载材料和文件预检；未运行本页工具的模型、TTS、付费 API 或外部生成。

## 输入来源
本站原创程序绘图/动画、人工字幕和系统朗读均为输入或人工参考。AI 生成肖像、人物与店铺来自本站本批 imagegen，只用作输入。官方图片说明工具机制，不是本站模型结果。

## 运行
python3 verify.py

输入验证依赖 Pillow；剪辑工具使用官方 auto-editor 31.7.2 二进制，已不再发布到 pip。PySceneDetect 锁0.7.2。其他模型/GUI按官方步骤准备，未包含权重、密钥或付费额度。

## 1. 先确认图像分层的目标
poster-input.png 为本站原创商品海报，含杯子、价签、装饰和背景；original-layers/ 是本站绘制时保存的已知源图层，仅作人工真值参考，不是 Qwen 输出。

## 2. 准备正确模型与算力
使用官方 Qwen/Qwen-Image-Layered，20B BF16，按官方 Diffusers/CUDA 样例准备环境。HF 自动生成的 MPS 代码不等于小内存 Mac 实测通过；本包不含权重，本页未推理。

## 3. 设定层数与分辨率
使用 QwenImageLayeredPipeline，image 转 RGBA，先用官方推荐 640 分辨率和 layers:4。层数是语义拆分目标，不能保证与设计源文件完全一一对应。

## 4. 逐张保存真实 RGBA 输出
模型真正完成后，遍历 output.images[0] 分别保存 PNG，检查每张是否有 alpha。脚本不应该把同一张 RGB 图复制四份并称为分层；透明背景需真有半透明值。

## 5. 在编辑器逐层开关
以棋盘格检查背景、主体、价签边缘和被遮挡内容，区分生成补全与原图可见部分。官方示例为作者结果，本站源图层不是其推理结果。

## 6. 只移动目标层再合成
选中价签层偏移，其他图层保持不变，再按原画布大小重新合成；包内 compose.py 可真实合成人工真值层，作用是验 alpha/顺序，不能证明模型分层质量。

## 7. 归档层与可编辑性边界
保存实际输出与原图差异；拆出的文字通常仍为像素，不是可编辑字体。错误层、边缘漏色与重建差异都应记录，不承诺一张 PNG 还原原始 PSD。

## 验收
重新打开实际结果，逐项核对内容、尺寸、时间码/图层。结构脚本通过不代表模型质量或外部工具已运行。

## 官方来源
https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered
https://arxiv.org/abs/2512.15603