Qwen/Qwen-Image-Layered
  🤗 HuggingFace   |   🤖 ModelScope   |    📑 Research Paper    |    📑 Blog    |    🤗 Demo    Introduction We are excited to introduce Qwen-Image-Layered, a model cap...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
🖼️ Qwen-Image-Layered: Tách ảnh thành từng lớp để chỉnh sửa tự do
Một mô hình tách ảnh thành nhiều lớp RGBA, mỗi lớp độc lập chỉnh sửa mà không ảnh hưởng phần khác.
Qwen-Image-Layered là mô hình phân tích ảnh thành nhiều lớp RGBA riêng biệt. Mỗi lớp chứa một phần nội dung — ví dụ: nền, đối tượng chính, văn bản — và có thể chỉnh sửa độc lập: đổi màu, thay thế, xóa, di chuyển, thay đổi kích thước mà không làm thay đổi các lớp còn lại. Mô hình hỗ trợ số lớp linh hoạt (3, 4, 8...) và có thể tách lớp lặp đi lặp lại vô hạn.
✨ Điểm nổi bật
- Tách ảnh thành lớp RGBA: Mỗi lớp chứa một thành phần nội dung riêng biệt, hỗ trợ chỉnh sửa có chọn lọc.
- Chỉnh sửa có sự nhất quán: Chỉnh sửa một lớp không ảnh hưởng tới các lớp khác, đảm bảo độ nhất quán cao.
- Số lớp linh hoạt: Có thể chỉ định số lớp tùy ý (3, 4, 8...) tùy nhu cầu sử dụng.
- Tách lớp đệ quy vô hạn: Bất kỳ lớp nào cũng có thể được tách tiếp thành các lớp nhỏ hơn.
- Hỗ trợ phép toán cơ bản: Thay đổi kích thước, di chuyển, đổi màu, xóa đối tượng mà không gây biến dạng.
- Tích hợp với Qwen-Image-Edit: Dùng để chỉnh sửa từng lớp một cách chính xác.
- Bản quyền Apache 2.0: Sử dụng tự do cho mục đích nghiên cứu và phát triển.
💡 Vì sao đáng chú ý
Thay vì chỉnh sửa toàn bộ ảnh, Qwen-Image-Layered tách ảnh thành các lớp có nghĩa và cấu trúc, từng lớp là một thành phần độc lập. Cách tiếp cận này giúp chỉnh sửa mục tiêu chính xác, tránh ảnh hưởng ngẫu nhiên, đặc biệt hữu ích trong thiết kế đồ họa, biên tập video và công cụ chỉnh sửa ảnh thông minh.
#QwenImage #LayerDecomposition #ImageEditing #Diffusers #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
!FLUX.1 schnell Grid(./schnellgrid.jpeg) FLUX.1 schnell is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions. For more information, please read our blog post(https://blackforestlabs.ai/announcing-bl...
⚡️- ImageAn Efficient Image Generation Foundation Model with Single-Stream Diffusion Transformer !Official Site(https://img.shields.io/badge/Official%20Site-333399.svg?logo=homepage)(https://tongyi-mai.github.io/Z-Image-blog/)&160; !GitHub(https://im...
!FLUX.1 dev Grid(./devgrid.jpg) FLUX.1 dev is a 12 billion parameter rectified flow transformer capable of generating images from text descriptions. For more information, please read our blog post(https://blackforestlabs.ai/announcing-black-forest-la...
Cross-Encoder for MS Marco This model was trained on the MS Marco Passage Ranking(https://github.com/microsoft/MSMARCO-Passage-Ranking) task. The model can be used for Information Retrieval: Given a query, encode the query will all possible passages...
HiDream-O1-Image HiDream-O1-Image is a natively unified image generative foundation model built on a Pixel-level Unified Transformer (UiT) without external VAEs or disjoint text encoders, which natively encodes raw pixels, text, and task-specific co...
GGUF quants of Phr00t/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO from v11 Used https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF tools for quantizing. From v11.4, files are Quantized using https://github.com/phil2sat/convert/tree/main/tools...
Ming-Image-0.1-Design-Layer Ming-Image-0.1-Design-Layer decomposes a flattened design image into a requested number of RGBA layers using an image and a layer plan. Quick Start Use the companion Ming-Image repository(https://github.com/inclusionAI/Mi...