Alibaba: Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered décompose une image statique en plusieurs couches RGBA, permettant une édition indépendante de composants sémantiquement distincts sans interférer avec d'autres parties de l'image. Cette représentation en couches prend en charge des tâches d'édition d'image haute fidélité telles que le redimensionnement, le repositionnement, la recoloration et la manipulation d'objets avec une gestion cohérente des détails et de la transparence.

Comparer les modèles

qwen-image-layered

DisponibleAlibabaGénérer une imageSynchrone

Prix: À partir de $0.0275
Modalités: Générer une image

À propos de Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered est un modèle Qwen d'Alibaba qui décompose une image unique en plusieurs calques RGBA, de sorte que chaque élément se trouve sur son propre calque transparent. Comme les calques sont physiquement séparés, vous pouvez déplacer, redimensionner, recolorer ou supprimer un élément sans toucher aux autres. Il s'agit d'une approche différente de celle des éditeurs basés sur des prompts, qui repeignent l'image entière. Les poids sont publiés sous licence Apache 2.0.

Points forts

Renvoie des calques RGBA séparés avec transparence, afin qu'un arrière-plan, un sujet et un bloc de texte puissent chacun être modifiés individuellement.
Le nombre de calques est flexible ; les exemples du créateur utilisent 3, 4 ou 8 calques selon la finesse de découpe souhaitée pour l'image.
Un calque unique peut être décomposé à nouveau, ce qui est utile lorsqu'un calque contient encore plusieurs objets.
Les opérations de base telles que le redimensionnement, le repositionnement, la recoloration et la suppression laissent les autres calques intacts, évitant ainsi tout risque de décalage.

Quand préférer un autre modèle

Il découpe les images ; il ne suit pas d'instructions de modification libre, utilisez donc un éditeur basé sur des instructions pour changer l'apparence d'un objet.
La fiche du modèle recommande une résolution de travail de 640 pixels pour cette version ; les illustrations très grandes peuvent donc nécessiter une mise à l'échelle préalable.
Le résultat est un ensemble de calques, et non une image finie ; vous aurez donc besoin de votre propre outil pour les composer ou les exporter.

Pour commencer

Créer une clé API
Générez une clé dans Console et utilisez-la avec tous les modèles de la plateforme.

Envoyez votre première requête

Copiez l'exemple pour votre langage et lancez-le.

Édition d'imageEndpoint 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"
}'

Tarification

Le tarif officiel est la référence publique du créateur du modèle. Le tarif TokenLab est ce que vous payez pour ce modèle sur TokenLab.

Édition d'image

par requête

Tarif Official: $0.0275
Official: $0.0275
Remise: —

	Tarif Officialpar requête	Officialpar requête	Remise
Édition d'image	$0.0275	$0.0275	—

Utilisation et activité

Le taux de réussite est la part de requêtes abouties. La latence est la durée d'une réponse complète ; P95 signifie que 95 % des requêtes ont fini dans ce délai.

Utilisation et disponibilité

Dernières 24 heures

Requêtes
Taux de succès
Latence P95
Total des jetons

Performance du modèle

Dernière mise à jour 3 oct. 2026, 19:22 UTC

Les métriques s'affichent une fois les seuils de confidentialité et de volume de données atteints.

Les données sont basées sur les requêtes agrégées des utilisateurs, à l'exclusion des vérifications de statut.

Ouvrir dans Console

Ouvrez Qwen-Image-Layered dans Console avec un prompt prêt à modifier ou envoyer.

Aide-moi à créer une image avec qwen-image-layered via image-edit sur /v1/images/edits. Affiche le résultat, le coût et les limites.

Cas d'usage

Réorganiser une affiche
Découpez une affiche plate en calques, puis déplacez le titre, décalez le produit et changez la couleur de fond sans régénérer l'image entière.
Détourage d'objets avec transparence
Séparez un sujet de son arrière-plan tout en conservant des bords doux dans le canal alpha, prêts à être utilisés dans un fichier de conception.
Localisation d'images marketing
Isolez un calque de texte afin qu'un designer puisse remplacer ou repositionner le texte pour un autre marché tout en conservant l'illustration identique.
Préparation à l'animation
Décomposez une illustration en calques prêts pour la parallaxe destinés aux motion graphics, avec un calque par élément de premier plan, de plan moyen et d'arrière-plan.

Exemples de prompts

Décomposez cette bannière produit en 4 calques : arrière-plan, produit, titre et formes décoratives.

Découpez cette illustration en 8 calques afin de pouvoir déplacer le personnage et la lanterne séparément.

Séparez le sujet du décor dans cette photo tout en conservant la transparence autour des cheveux.

FAQ

Que produit Qwen-Image-Layered ?

Un ensemble d'images RGBA, une par calque, qui se superposent pour reformer l'image originale. Chaque calque possède sa propre transparence, permettant de modifier ou de supprimer un objet sur un calque sans laisser de trou ou de bavure sur les autres.

Combien de calques peut-il produire ?

Le nombre est ajustable. La fiche du modèle montre des décompositions en 3, 4 et 8 calques, et prend en charge la décomposition récursive, où vous prenez un calque pour le diviser à nouveau en parties plus fines.

Est-ce la même chose qu'un modèle de retouche d'image ?

Non. Les modèles de retouche tels que Qwen-Image-Edit-2511 repeignent les pixels à partir d'une instruction écrite. Layered ne repeint pas ; il sépare ce qui est déjà présent dans l'image, et vous effectuez les modifications vous-même sur les calques résultants.

Quelle taille d'image fonctionne le mieux ?

La fiche du modèle sur Hugging Face recommande une résolution de 640 pixels pour la version actuelle. Les images sources plus grandes peuvent être réduites avant la décomposition, puis les calques agrandis par la suite si vous avez besoin d'une taille pour l'impression.

Puis-je utiliser les calques commercialement ?

Les poids du modèle sont publiés sous licence Apache 2.0, ce qui autorise l'utilisation commerciale du logiciel. Les droits sur l'image source elle-même restent la propriété de son détenteur ; ne décomposez donc que les illustrations que vous êtes autorisé à modifier.

Combien coûte Qwen-Image-Layered ?

Sur TokenLab, Qwen-Image-Layered coûte $0.0275 par requête. La table tarifaire ci-dessus en montre le détail complet. Les tarifs dépendent de l’unité de facturation, de la spécification et de l’usage. Comparez des conditions identiques dans la tarification détaillée du modèle ; un tarif seul ne détermine pas le coût total.

Quel endpoint Qwen-Image-Layered doit-il utiliser ?

Utilisez https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits pour Qwen-Image-Layered. L'exemple de requête ci-dessous montre la structure de code correspondante.

Quelles opérations Qwen-Image-Layered prend-il en charge ?

Qwen-Image-Layered prend en charge Édition d'image. Sélectionnez une opération pour voir l'endpoint et un exemple.