長年、通常の平面写真を柔軟に編集可能なレイヤーファイルに変換することは、プロのデザイナーにとって「必須要件」とされてきた。AIbaseによると、アリババグループの人工知能部門Qwenは最近、画期的な画像編集モデル「Qwen-Image-Layered」を発表した。このモデルは静止画を透明背景を持つ独立したRGBAレイヤーに分解することができ、AI画像編集がPhotoshopのような構造化された操作能力を持つようになった。

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従来のAI画像編集では、画像全体を再描画する場合が多く、特定の要素を正確に制御することが難しい。一方、Qwenの新しいモデルは画像を3層または8層にスマートに分割することができる。ユーザーはデザインファイルのように、特定のレイヤーを独立して拡大・再配置・色の変更や削除ができるが、画像の他の部分には影響を与えない。例えば、背景の交換や人物の置き換え、テキストの変更、あるいはあるオブジェクトを拡大して別の場所に移動するなど、すべてが分離されたPSDファイルを操作しているように行える。

さらに革新的なのは、このレイヤー化プロセスが繰り返し可能である点だ。AIbaseは注目した、ユーザーは実際のニーズに応じて、すでに分離された単一のレイヤーをさらに多くのサブレイヤーに細分化できるため、非常に高い精度での画像修正が可能になる。Qwenチームは、この技術が標準画像と構造化され編集可能な表現の間に橋を架け、複雑な画像処理のハードルを大幅に下げたと述べている。

現在、アリババはこのモデルのコードを正式にオープンソース化した。開発者やユーザーはHugging Faceおよび魔搭コミュニティ（ModelScope）でモデルを取得し、実際にテストできる。

modelscope:https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen-Image-Layered

ポイント:

  • 📸 自動的なレイヤー化を実現:単一のレイヤーの写真をスマートに透明チャネルを持つ独立したRGBAレイヤーに分解し、通常の画像が「編集可能なPSファイル」に早変わりする。

  • 🎨 正確で損なわない編集:特定のレイヤーのサイズ、位置、色を独立して調整でき、人物の置き換えや背景の色替えが画面の他の要素に影響を与えない。

  • 🔓 全スタック技術のオープンソース:モデルのコードはGitHubに公開され、オンラインデモも提供されている。AI画像編集の構造化および専門化への転換を推進することを目的としている。