Alibaba: Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered, statik bir görüntüyü birden fazla RGBA katmanına ayrıştırarak, görüntünün diğer kısımlarına müdahale etmeden anlamsal olarak farklı bileşenlerin bağımsız olarak düzenlenmesini sağlar. Bu katmanlı temsil, yeniden boyutlandırma, yeniden konumlandırma, yeniden renklendirme ve nesne manipülasyonu gibi yüksek sadakatli görüntü düzenleme görevlerini tutarlı detay ve şeffaflık yönetimiyle destekler.

Modelleri karşılaştır

qwen-image-layered

MevcutAlibabaGörüntüSenkron

Fiyat: İtibaren $0.0275
Modlar: Görüntü

Qwen-Image-Layered hakkında

Qwen-Image-Layered, tek bir görseli birkaç RGBA katmanına ayıran bir Alibaba Qwen modelidir; böylece her öğe kendi şeffaf katmanında yer alır. Katmanlar fiziksel olarak ayrı olduğundan, diğerlerine dokunmadan bir öğeyi taşıyabilir, yeniden boyutlandırabilir, yeniden renklendirebilir veya silebilirsiniz. Bu, tüm resmi yeniden boyayan istem tabanlı düzenleyicilerden farklı bir yaklaşımdır. Ağırlıklar Apache 2.0 lisansı altında yayınlanmıştır.

Güçlü yönleri

Arka plan, özne ve metin bloğunun her birinin kendi başına düzenlenebilmesi için şeffaflığa sahip ayrı RGBA katmanları döndürür.
Katman sayısı esnektir; üreticinin örnekleri, görseli ne kadar ince detaylarla ayırmak istediğinize bağlı olarak 3, 4 veya 8 katman kullanır.
Tek bir katman tekrar ayrıştırılabilir; bu, bir katman hala birkaç nesne içerdiğinde yardımcı olur.
Yeniden boyutlandırma, yeniden konumlandırma, yeniden renklendirme ve silme gibi temel işlemler, kayma riski yaratmak yerine diğer katmanları olduğu gibi bırakır.

Alternatif aramanız gereken durumlar

Görselleri böler; serbest biçimli düzenleme talimatlarını takip etmez, bu nedenle bir nesnenin nasıl göründüğünü değiştirmek için talimat tabanlı bir düzenleyici kullanın.
Model kartı, bu sürüm için 640 piksellik bir çalışma çözünürlüğü önermektedir, bu nedenle çok büyük görsellerin önce ölçeklendirilmesi gerekebilir.
Çıktı bitmiş bir resim değil, bir katman setidir; bu nedenle bunları birleştirmek veya dışa aktarmak için kendi aracınıza ihtiyacınız vardır.

Başlarken

API anahtarı oluştur
Console'da bir anahtar oluşturun, platformdaki tüm modellerle kullanın.

İlk isteğinizi gönderin

Diliniz için olan örneği kopyalayın ve uç noktada çalıştırın.

Görsel düzenlemeTokenLab uç noktası

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"
}'

Fiyatlandırma

Official fiyat, model yapımcısının açık temel fiyatıdır. TokenLab fiyatı, bu modeli TokenLab'de ödediğiniz tutardır.

Görsel düzenleme

istek başına

Resmi fiyat: $0.0275
Official: $0.0275
İndirim: —

	Resmi fiyatistek başına	Officialistek başına	İndirim
Görsel düzenleme	$0.0275	$0.0275	—

Kullanım ve etkinlik

Başarı oranı, tamamlanan isteklerin payıdır. Gecikme, tam bir yanıtın ne kadar sürdüğüdür; P95, isteklerin %95’inin bu süre içinde tamamlandığı anlamına gelir.

Kullanım ve kullanılabilirlik

Son 24 saat

İstekler
Başarı oranı
P95 gecikmesi
Toplam token

Model performansı

Son güncelleme: 3 Eki 2026 19:22 UTC

Metrikler, gizlilik ve veri hacmi eşikleri karşılandığında görünür.

Veriler, durum kontrolleri hariç tutularak toplu kullanıcı isteklerine dayanmaktadır.

Console'da aç

Qwen-Image-Layered modelini Console'da açın, istemi düzenlemek veya göndermek için hazır hale getirin.

qwen-image-layered ile /v1/images/edits üzerinden image-edit kullanarak görsel oluştur. Sonucu, maliyeti ve sınırları göster.

Kullanım senaryoları

Bir posteri yeniden düzenleme
Düz bir posteri katmanlara ayırın, ardından tüm resmi yeniden oluşturmadan başlığı taşıyın, ürünü kaydırın ve arka plan rengini değiştirin.
Nesneleri şeffaflıkla kesip çıkarma
Bir özneyi arka planından ayırın ve tasarım dosyasında kullanıma hazır olacak şekilde alfa kanalındaki yumuşak kenarları koruyun.
Pazarlama görsellerinin yerelleştirilmesi
Bir tasarımcının, görsel aynı kalırken başka bir pazar için metni değiştirebilmesi veya yeniden konumlandırabilmesi amacıyla metin katmanını izole edin.
Animasyon hazırlığı
Bir illüstrasyonu, hareketli grafikler için ön plan, orta plan ve arka plan öğelerinin her biri için bir tane olacak şekilde paralaks uyumlu katmanlara ayırın.

Prompt örnekleri

Bu ürün banner'ını 4 katmana ayırın: arka plan, ürün, başlık metni ve dekoratif şekiller.

Bu illüstrasyonu 8 katmana bölün, böylece karakteri ve feneri ayrı ayrı hareket ettirebilirim.

Bu fotoğraftaki özneyi manzaradan ayırın ve saç çevresindeki şeffaflığı koruyun.

FAQ

Qwen-Image-Layered ne çıktısı verir?

Orijinal resimle üst üste geldiğinde birleşen, katman başına bir tane olmak üzere bir dizi RGBA görseli. Her katmanın kendi şeffaflığı vardır, bu nedenle bir katmandaki nesne, diğerlerinde delik veya leke bırakmadan düzenlenebilir veya kaldırılabilir.

Kaç katman üretebilir?

Sayı ayarlanabilir. Model kartı 3, 4 ve 8 katmana ayrıştırmaları gösterir ve bir katmanı alıp tekrar daha ince parçalara ayırdığınız özyinelemeli ayrıştırmayı destekler.

Bir görsel düzenleme modeliyle aynı mı?

Hayır. Qwen-Image-Edit-2511 gibi düzenleme modelleri, yazılı bir talimattan pikselleri yeniden boyar. Layered yeniden boyama yapmaz; görselde halihazırda var olanı ayırır ve düzenlemeleri ortaya çıkan katmanlar üzerinde siz yaparsınız.

Hangi görsel boyutu en iyi sonucu verir?

Hugging Face model kartı, mevcut sürüm için 640 piksellik bir çözünürlük önermektedir. Daha büyük kaynak görseller, ayrıştırmadan önce küçültülebilir ve baskı boyutu gerekiyorsa katmanlar sonradan büyütülebilir.

Katmanları ticari olarak kullanabilir miyim?

Model ağırlıkları, yazılımın ticari kullanımına izin veren Apache 2.0 altında yayınlanmıştır. Kaynak görselin hakları sahibine aittir, bu nedenle yalnızca düzenleme izniniz olan görselleri ayrıştırın.

Qwen-Image-Layered ne kadara mal olur?

TokenLab üzerinde Qwen-Image-Layered $0.0275 istek başına'dır. Tam dökümü yukarıdaki fiyat tablosunda bulabilirsiniz. Ücretler faturalandırma birimine, özelliklere ve kullanıma göre değişir. Modelin ayrıntılı fiyatlandırmasında eşleşen koşulları karşılaştırın; tek bir ücret toplam maliyeti belirlemez.

Qwen-Image-Layered hangi endpoint'i kullanmalı?

Qwen-Image-Layered için varsayılan olarak https://api.tokenlab.sh/v1/images/edits kullanın. Sağlayıcıya özgü yerel format destekleniyorsa API workbench bu endpoint'i de gösterir.

Qwen-Image-Layered hangi operasyonları destekler?

Qwen-Image-Layered Görsel düzenleme destekler. Yukarıdaki API workbench'te bir operasyon seçerek ilgili endpoint ve kod örneğini görebilirsiniz.