核心功能特色

1. 智能分层，语义独立：不用手动抠图、分层，模型能自动识别图片中的不同元素，拆解成多个 RGBA 图层。比如一张包含文字、人物、背景的图片，会被拆成 “背景层”“人物层”“文字层”，每个图层都有独立的透明通道，边界处理自然，不会出现模糊或残留。
2. 自由编辑，操作无干扰：拆分后的图层支持各种独立操作，而且都是高保真效果：

• 基础操作：给某个图层换颜色、调整大小（不会变形）、移动位置，比如把广告图里的产品移到画面中间，单独给文字改成红色；
• 进阶操作：干净删除不需要的元素（比如去掉图片里的杂物）、修改图层内容（比如把图层里的女孩换成男孩、把文字改成其他内容），全程不影响其他图层的完整性。

3. 灵活分解，满足多样需求

• 可变图层数量：不用固定拆成多少层，根据需求自由设置，比如简单图片拆 3 层就够，复杂图片可以拆到 8 层甚至更多；
• 递归无限分解：不仅能拆原图，任何一个已经拆分出来的图层，还能再继续往下拆，比如把 “人物层” 再拆成 “头部层”“身体层”，实现无限拆分，精细度拉满。

4. 便捷部署，支持多格式导出：上手简单：只要满足 transformers 版本≥4.51.3，安装好 diffusers、psd-tools 等依赖，复制示例代码就能本地运行；

• 可视化操作：运行脚本就能启动 Gradio 网页界面，不用写代码也能上传图片、拆分图层，还能把分层结果导出成 PPTX、ZIP、PSD 格式，直接导入 Photoshop 等工具继续编辑；
• 支持二次组合：编辑完单个图层后，用专门的脚本就能按 “从下到上” 的顺序把图层重新组合成一张新图片，流程完整。

5. 文本辅助，适配不同场景：输入文本提示时，不用指定单个图层的内容，只要描述图片整体内容（包括被遮挡的元素，比如 “被前景挡住的文字”），模型就能更精准地识别分层逻辑。不过要注意，它的核心是 “图片拆分层”，文本生成多层图像的能力目前还比较有限。

应用场景

1. 广告设计与电商修图：广告图里的产品、背景、宣传语可以快速分层，设计师能随时更换背景、调整产品位置、修改文字内容，不用重新制作整张图；电商商品图也能拆分后单独优化产品细节，比如调整商品颜色、去除背景杂物，提高修图效率。
2. 创意设计与海报制作：设计师可以把参考图拆解成多个图层，提取喜欢的元素进行重组、修改，比如把不同图片的文字层、图形层拆分后，重新组合成新的海报；也能通过递归拆分，对细节元素做精细化调整，激发更多创意。
3. 影视后期与短视频制作：对影视画面或短视频素材进行分层，比如把角色、道具、背景分开，方便单独添加特效、调整颜色、替换背景，不用对整个画面做后期处理，节省时间还能保证画面质量。
4. 图像修复与优化：老照片修复时，把破损的部分（比如划痕、污渍）单独拆成一个图层，针对性修复，不会影响照片其他完好的部分；也能拆分图片后，单独优化某个元素的清晰度、亮度，让整体画面更协调。
5. 教育演示与教学场景：教学中可以把复杂图像（比如生物结构图、机械原理示意图）拆成简单图层，一步步展示图像的构成，帮助学生理解各个部分的关系；也能让学生自己动手拆分、编辑图层，直观学习图像编辑的基本原理。
6. 开发者二次开发：开发者可以基于这个模型的分层能力，搭建自己的图像编辑工具，比如集成到在线修图平台、设计类 App 中，为用户提供自动分层、便捷编辑的功能，降低开发难度。

快速上手

1. 环境准备：确保 Python 环境中 transformers 版本≥4.51.3（支持 Qwen2.5-VL），然后安装依赖：

   pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
   pip install python-pptx
   pip install psd-tools
   
2. 基础使用：复制示例代码，替换输入图片路径，设置分层数量（比如 layers=4）、分辨率（推荐 640）等参数，运行后就能得到拆分后的各个图层，自动保存为图片文件。
3. 可视化部署：
   • 运行 python src/app.py，启动分层与导出界面，可上传图片拆分后导出为 PPTX、ZIP、PSD 格式；
   • 运行 python src/tool/edit_rgba_image.py，启动图层编辑界面，能对拆分后的 RGBA 图层进行透明编辑；
   • 编辑完图层后，运行 python src/tool/combine_layers.py，按从下到上的顺序上传图层，即可组合成新图片。
4. 扩展使用：vLLM-Omni 已支持该模型，可查看相关教程实现更高效的部署和推理。

仅供个人学习参考/导航指引使用，具体请以第三方网站说明为准，本站不提供任何专业建议。如果地址失效或描述有误，请联系站长反馈～感谢您的理解与支持！

链接: https://fly63.com/nav/4879