Alibaba: Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered يفكك الصورة الثابتة إلى طبقات RGBA متعددة، مما يتيح التحرير المستقل للمكونات المتميزة دلالياً دون التدخل في أجزاء أخرى من الصورة. يدعم هذا التمثيل الطبقي مهام تحرير الصور عالية الدقة مثل تغيير الحجم، وإعادة التموضع، وإعادة التلوين، ومعالجة الكائنات مع الحفاظ على تفاصيل متسقة ومعالجة الشفافية.

مقارنة النماذج

qwen-image-layered

متاحAlibabaصورةمتزامن

السعر: ابتداءً من $0.0275
الأنماط: صورة

عن Qwen-Image-Layered

نموذج Qwen-Image-Layered هو نموذج من Alibaba Qwen يقوم بتفكيك الصورة الواحدة إلى عدة طبقات RGBA، بحيث يستقر كل عنصر في طبقة شفافة خاصة به. ولأن الطبقات منفصلة فعلياً، يمكنك تحريك أي عنصر أو تغيير حجمه أو إعادة تلوينه أو حذفه دون التأثير على العناصر الأخرى. يختلف هذا النهج عن المحررات القائمة على الأوامر النصية (prompt-based) التي تعيد رسم الصورة بالكامل. تم إصدار أوزان النموذج بموجب ترخيص Apache 2.0.

نقاط القوة

يعيد طبقات RGBA منفصلة ذات شفافية، مما يسمح بتحرير الخلفية والموضوع وكتلة النص بشكل مستقل.
عدد الطبقات مرن؛ وتستخدم أمثلة المطور 3 أو 4 أو 8 طبقات اعتماداً على مدى الدقة المطلوبة في تقسيم الصورة.
يمكن تفكيك طبقة واحدة مرة أخرى، وهو أمر مفيد عندما تحتوي طبقة واحدة على عدة كائنات.
العمليات الأساسية مثل تغيير الحجم، وتغيير الموضع، وإعادة التلوين، والحذف تترك الطبقات الأخرى دون مساس بدلاً من المخاطرة بحدوث انحراف.

متى تستخدم نموذجاً آخر

يقوم النموذج بتقسيم الصور؛ ولا يتبع تعليمات التحرير الحرة، لذا استخدم محرراً قائماً على التعليمات لتغيير مظهر الكائن.
توصي بطاقة النموذج بدقة عمل تبلغ 640 بكسل لهذا الإصدار، لذا قد تحتاج الأعمال الفنية الكبيرة جداً إلى تغيير حجمها أولاً.
المخرجات عبارة عن مجموعة من الطبقات، وليست صورة نهائية، لذا ستحتاج إلى أداتك الخاصة لتركيبها أو تصديرها.

البدء

إنشاء مفتاح API
أنشئ مفتاح في Console واستخدمه مع جميع النماذج على المنصة.

إرسال طلبك الأول

انسخ المثال الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها وقم بتشغيله مقابل نقطة النهاية (endpoint).

تعديل الصورنقطة اتصال TokenLab

POST/v1/images/generations

curl -X POST "https://api.tokenlab.sh/v1/images/generations" \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "operation": "image-to-image",
  "model": "qwen-image-layered",
  "prompt": "A minimalist product photo of matte black headphones on a soft blue background.",
  "image_url": "https://example.com/source.png"
}'

التسعير

السعر الرسمي هو السعر الأساسي العام من صانع النموذج. سعر TokenLab هو ما تدفعه فعلياً لهذا النموذج على TokenLab.

تعديل الصور

لكل طلب

السعر الرسمي: $0.0275
Official: $0.0275
خصم: —

	السعر الرسميلكل طلب	Officialلكل طلب	خصم
تعديل الصور	$0.0275	$0.0275	—

الاستخدام والنشاط

معدل النجاح هو نسبة الطلبات المكتملة. زمن الاستجابة هو مدة الاستجابة الكاملة؛ ويعني P95 أن 95% من الطلبات اكتملت ضمن ذلك الوقت.

الاستخدام والتوفر

آخر 24 ساعة

الطلبات
معدل النجاح
زمن الاستجابة P95
إجمالي الرموز

أداء النموذج

آخر تحديث 3 أكتوبر 2026، 07:22 م UTC

تظهر المقاييس بمجرد استيفاء حدود الخصوصية وحجم البيانات.

تستند البيانات إلى طلبات المستخدمين المجمعة، باستثناء عمليات التحقق من الحالة.

فتح في Console

افتح Qwen-Image-Layered في Console وجهز الرسالة للتعديل أو الإرسال.

ساعدني في إنشاء صورة باستخدام qwen-image-layered عبر image-edit في /v1/images/edits. اعرض النتيجة والتكلفة والقيود المطلوبة.

حالات الاستخدام

إعادة ترتيب ملصق
تقسيم ملصق مسطح إلى طبقات، ثم تحريك العنوان، وإزاحة المنتج، وتغيير لون الخلفية دون إعادة توليد الصورة بالكامل.
قص الكائنات مع الشفافية
فصل الموضوع عن خلفيته مع الحفاظ على الحواف الناعمة في قناة ألفا، لتكون جاهزة للاستخدام في ملف التصميم.
توطين صور التسويق
عزل طبقة النص ليتمكن المصمم من استبدال أو تغيير موضع النص لسوق آخر مع بقاء العمل الفني كما هو.
التحضير للرسوم المتحركة
تقسيم الرسم التوضيحي إلى طبقات جاهزة لتقنية المنظر (parallax) لرسوم الحركة، طبقة لكل عنصر من عناصر المقدمة والمنتصف والخلفية.

أمثلة Prompt

تفكيك لافتة المنتج هذه إلى 4 طبقات: الخلفية، والمنتج، ونص العنوان، والأشكال الزخرفية.

تقسيم هذا الرسم التوضيحي إلى 8 طبقات حتى أتمكن من تحريك الشخصية والفانوس بشكل منفصل.

فصل الموضوع عن المشهد في هذه الصورة مع الحفاظ على الشفافية حول الشعر.

FAQ

ما الذي يخرجه نموذج Qwen-Image-Layered؟

مجموعة من صور RGBA، طبقة واحدة لكل جزء، والتي تتراكم لتعود إلى الصورة الأصلية. لكل طبقة شفافيتها الخاصة، بحيث يمكن تحرير أو إزالة كائن في طبقة واحدة دون ترك فجوة أو تلطيخ في الطبقات الأخرى.

كم عدد الطبقات التي يمكنه إنتاجها؟

العدد قابل للتعديل. تُظهر بطاقة النموذج عمليات تفكيك إلى 3 و4 و8 طبقات، كما يدعم التفكيك المتكرر، حيث تأخذ طبقة واحدة وتقسمها مرة أخرى إلى أجزاء أدق.

هل هو نفس نموذج تحرير الصور؟

لا. نماذج التحرير مثل Qwen-Image-Edit-2511 تعيد رسم البكسلات بناءً على تعليمات مكتوبة. نموذج Layered لا يعيد الرسم؛ بل يفصل ما هو موجود بالفعل في الصورة، وتقوم أنت بإجراء التعديلات بنفسك على الطبقات الناتجة.

ما هو حجم الصورة الأفضل؟

توصي بطاقة نموذج Hugging Face بدقة 640 بكسل للإصدار الحالي. يمكن تصغير حجم الصور المصدرية الكبيرة قبل التفكيك وتكبير الطبقات بعد ذلك إذا كنت بحاجة إلى حجم للطباعة.

هل يمكنني استخدام الطبقات تجارياً؟

تم نشر أوزان النموذج بموجب ترخيص Apache 2.0، والذي يسمح بالاستخدام التجاري للبرمجيات. تظل حقوق الصورة المصدرية نفسها مملوكة لصاحبها، لذا قم فقط بتفكيك الأعمال الفنية التي يُسمح لك بتحريرها.

كم تكلفة Qwen-Image-Layered؟

على TokenLab تكلف Qwen-Image-Layered $0.0275 لكل طلب. التفاصيل الكاملة في جدول التسعير أعلاه. تعتمد الأسعار على وحدة الفوترة والمواصفات والاستخدام. قارن بين الشروط المتطابقة في التسعير التفصيلي للنموذج؛ السعر الواحد لا يحدد التكلفة الإجمالية.

ما نقطة النهاية التي يجب أن يستخدمها Qwen-Image-Layered؟

استخدم https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits كافتراضي لـ Qwen-Image-Layered. إذا كانت الصيغة الأصلية للمزود مدعومة فإن API workbench يعرضها أيضاً.

ما العمليات التي يدعمها Qwen-Image-Layered؟

Qwen-Image-Layered يدعم تعديل الصور. اختر عملية في API workbench أعلاه لرؤية نقطة النهاية وعينة الكود المطابقة.