Alibaba: Qwen-Image-Layered
qwen-image-layered- Precio
- Desde $0.0275
- Modalidades
- Imagen
Sobre Qwen-Image-Layered
Qwen-Image-Layered es un modelo Qwen de Alibaba que descompone una imagen única en varias capas RGBA, de modo que cada elemento se sitúa en su propia capa transparente. Debido a que las capas están físicamente separadas, puedes mover, cambiar el tamaño, volver a colorear o eliminar un elemento sin afectar a los demás. Este es un enfoque diferente al de los editores basados en prompts, que vuelven a pintar toda la imagen. Los pesos se publican bajo la licencia Apache 2.0.
Puntos fuertes
- Devuelve capas RGBA separadas con transparencia, de modo que un fondo, un sujeto y un bloque de texto pueden editarse cada uno por su cuenta.
- El número de capas es flexible; los ejemplos del creador utilizan 3, 4 u 8 capas dependiendo de qué tan detalladamente desees dividir la imagen.
- Una sola capa puede descomponerse de nuevo, lo cual es útil cuando una capa todavía contiene varios objetos.
- Las operaciones básicas como cambiar el tamaño, reposicionar, volver a colorear y eliminar dejan intactas las otras capas en lugar de arriesgarse a una distorsión.
Cuándo buscar otra opción
- Divide imágenes; no sigue instrucciones de edición de forma libre, por lo que debes usar un editor basado en instrucciones para cambiar el aspecto de un objeto.
- La tarjeta del modelo recomienda una resolución de trabajo de 640 píxeles para esta versión, por lo que es posible que las ilustraciones muy grandes deban escalarse primero.
- El resultado es un conjunto de capas, no una imagen terminada, por lo que necesitas tu propia herramienta para componerlas o exportarlas.
Primeros pasos
Crear clave API
Genera una clave en Console y úsala con cualquier modelo de la plataforma.
Envía tu primera solicitud
Copia el ejemplo para tu lenguaje y ejecútalo contra el endpoint.
Edición de imágenesEndpoint de TokenLabPOST/v1/images/generationscurl -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" }'
Precios
El precio oficial es la línea base pública del creador del modelo. El precio de TokenLab es lo que pagas por este modelo en TokenLab.
Edición de imágenes
por solicitud- Precio Official
- $0.0275
- Official
- $0.0275
- Descuento
- —
| Precio Officialpor solicitud | Officialpor solicitud | Descuento | |
|---|---|---|---|
| Edición de imágenes | $0.0275 | $0.0275 | — |
Uso y actividad
La tasa de éxito es la proporción de solicitudes completadas. La latencia es cuánto tarda una respuesta completa; P95 significa que el 95 % de las solicitudes terminaron dentro de ese tiempo.
Uso y disponibilidad
Últimas 24 horas- Solicitudes
- Tasa de éxito
- Latencia P95
- Total de tokens
Los datos se basan en solicitudes de usuario agregadas, excluyendo las comprobaciones de estado.
Abrir en Console
Abre Qwen-Image-Layered en Console con un prompt listo para editar o enviar.
Ayúdame a crear una imagen con qwen-image-layered usando image-edit en /v1/images/edits. Muestra el resultado, el coste y las limitaciones relevantes.
Casos de uso
Reorganización de un póster
Divide un póster plano en capas, luego mueve el titular, desplaza el producto y cambia el color de fondo sin regenerar toda la imagen.
Recorte de objetos con transparencia
Separa un sujeto de su fondo y conserva los bordes suaves en el canal alfa, listo para su uso en un archivo de diseño.
Localización de imágenes de marketing
Aísla una capa de texto para que un diseñador pueda intercambiar o reposicionar el texto para otro mercado mientras la ilustración permanece idéntica.
Preparación para animación
Divide una ilustración en capas listas para paralaje para gráficos en movimiento, una por cada elemento de primer plano, plano medio y fondo.
Ejemplos de prompts
Descompón este banner de producto en 4 capas: fondo, producto, texto del titular y formas decorativas.
Divide esta ilustración en 8 capas para poder mover el personaje y la linterna por separado.
Separa el sujeto del escenario en esta foto y mantén la transparencia alrededor del cabello.
FAQ
¿Qué genera Qwen-Image-Layered?
Un conjunto de imágenes RGBA, una por capa, que se apilan de nuevo para formar la imagen original. Cada capa tiene su propia transparencia, por lo que un objeto en una capa puede editarse o eliminarse sin dejar un hueco o una mancha en las demás.
¿Cuántas capas puede producir?
El número es ajustable. La tarjeta del modelo muestra descomposiciones en 3, 4 y 8 capas, y admite la descomposición recursiva, donde tomas una capa y la divides de nuevo en partes más finas.
¿Es lo mismo que un modelo de edición de imágenes?
No. Los modelos de edición como Qwen-Image-Edit-2511 vuelven a pintar píxeles a partir de una instrucción escrita. Layered no vuelve a pintar; separa lo que ya está en la imagen, y tú realizas las ediciones por tu cuenta en las capas resultantes.
¿Qué tamaño de imagen funciona mejor?
La tarjeta del modelo en Hugging Face recomienda una resolución de 640 píxeles para la versión actual. Las imágenes de origen más grandes pueden reducirse antes de la descomposición y las capas ampliarse después si necesitas un tamaño para impresión.
¿Puedo usar las capas comercialmente?
Los pesos del modelo se publican bajo Apache 2.0, lo que permite el uso comercial del software. Los derechos de la imagen de origen pertenecen a quien sea su propietario, así que solo descompón ilustraciones que tengas permiso para editar.
¿Cuánto cuesta Qwen-Image-Layered?
En TokenLab, Qwen-Image-Layered cuesta $0.0275 por solicitud. La tabla de precios arriba muestra el desglose completo. Las tarifas dependen de la unidad de facturación, la especificación y el uso. Compare condiciones iguales en el precio detallado del modelo; una sola tarifa no determina el coste total.
¿Qué endpoint debe usar Qwen-Image-Layered?
Utiliza https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits para Qwen-Image-Layered. El ejemplo de solicitud a continuación muestra la estructura de código correspondiente.
¿Qué operaciones soporta Qwen-Image-Layered?
Qwen-Image-Layered admite Edición de imágenes. Selecciona una operación arriba para ver su endpoint y ejemplo de solicitud.
Comparar Qwen-Image-Layered
Fuentes
Revisado el 2 oct 2026
