實測|AI可將圖片分層了!通義千問推Qwen-Image-Layered,如何將圖片「剝洋蔥」分離素材?
實測|AI可將圖片分層了!通義千問推Qwen-Image-Layered,如何將圖片「剝洋蔥」分離素材?

重點一:Qwen 推出 Qwen‑Image‑Layered,影像自動分層可獨立編修。

重點二:Qwen‑Image‑Layered 支援可變與遞迴分層,物件可移動、重色、縮放、刪除。

重點三:Qwen‑Image‑Layered 採 Apache‑2.0 開源,Hugging Face 月下載逾 1.3 萬。

中國阿里巴巴集團旗下Qwen(通義千問)推出全新影像模型 Qwen‑Image‑Layered(分層影像模型),主打把單張圖片拆成多個具透明度的 RGBA 分層,讓編修只作用在指定分層、其他內容不受牽連。

模型示範包含重著色、替換人物、修改文字、刪除物件、無失真縮放與自由移動物件,並支援可變層數與「一層再分解」的遞迴流程,強化影像編修的一致性與高保真度。

官方現於 Hugging Face(模型平台)開源該模型,並採 Apache‑2.0(授權條款)。

分層編修可以怎麼用?

Qwen‑Image‑Layered 核心概念頗為直覺,其會把圖片拆成多個語義或結構分層,最終以透明度疊合還原原圖。好處是每層都能獨立處理,不會「牽一髮動全身」。官方展示的案例包括:

1.只改變指定物件的顏色,背景完全不動

只改背景
圖/ Qwen

2.把人物從女生換成男生

只改人物
圖/ Qwen

3.直接改文字層內容

只改字
圖/ Qwen

4.乾淨刪掉不需要的物件

刪去多餘物件
圖/ Qwen

5.在不變形的前提下縮放物件

縮放物件
圖/ Qwen

6.把物件在畫布上自由拖移

自由拖移物件
圖/ Qwen

更重要的是層數不固定,像 3 層或 8 層都可以;若編修需要更細,也能把某一層再往下分解,形成「分層中的分層」的迭代工作流。對設計、影像合成、行銷素材產出與後製場景,都能提升一致性與可控性,減少常見的語義漂移與幾何失真。

在開源與落地方面,Qwen‑Image‑Layered 以 Apache‑2.0(授權條款)釋出,方便研究與商用導入。Hugging Face 頁面顯示,過去一個月下載量為 13,246,代表已有一定的社群關注度。

官方亦提供 Python 程式碼,透過 QwenImageLayeredPipeline 載入模型,指定層數(例如 4 層)、解析度(例如 640),即可輸出分層結果,再逐層存成 PNG。

平台目前標示「尚無推理供應商部署」, 若要雲端即用,可能需自行在本地或自有算力環境實作;官方同時提供 Demo(線上展示),協助使用者快速感受分層編修的效果。

換言之,一般用戶最簡單的方式是不寫程式,直接用官方提供的頁面操作:上傳你的圖片,選擇層數與推理步數,提交後即可下載多個 RGBA 圖層檔,每層可獨立編修。若你有 GPU、熟悉 Python,再依「Quick Start」安裝 diffusers 與載入 QwenImageLayeredPipeline 本地執行;否則用網頁 Demo 就足夠且最快。

官方Demo網址請點我(有Hugging Face帳號可免費試用)

實測:可以拆出特定素材,可與其他AI混用

經過《數位時代》測試Demo版,雖然介面並未支援分層編輯,但確實可以把一張圖的素材拆分出來。本次測試一張隨機生成的圖片,就成功把一張圖分拆為4層,包括背景及3個素材(書堆+貓咪、魔法書、魔法桌)。

Demo介面:可將圖層分拆並下載
一般用戶若使用Demo版,AI會自動將圖片分拆圖層。
圖/ Qwen
Demo介面:素材範例
素材會被AI分離出來,並可以下載取用。
圖/ Qwen

因此,凡是需要在「不影響整張圖」的前提下,精準、可控地變更局部元素的人與團隊,這項分層編修能力都能帶來顯著效率與一致性提升。

延伸閱讀:實測|阿里巴巴推AI圖像生成模型Qwen-Image:效果如何?繁體中文能用嗎?

資料來源:Qwen

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

關鍵字: #ai人工智慧
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告別「極速迷思」!Opensignal 國際評比揭密:什麼才是 5G 時代的好網路?
告別「極速迷思」!Opensignal 國際評比揭密:什麼才是 5G 時代的好網路?

過去,下載速度是評價電信服務的重要指標,但在 5G 成為工作、娛樂、生活不可或缺的數位基礎設施後,消費者發現,再快的網速,如果不能讓其在人潮聚集、高速移動或室內空間維持穩定連線,即無法轉換成好的使用體驗,也因如此,衡量「好網路」的標準,也逐漸從追求測速數字,轉向任何時間、任何地點都能穩定連線的使用體驗。

這樣的轉變,也反映在國際權威網路分析機構 Opensignal 公布的評比結果。今年初,台灣大哥大不僅率先奪下「 4G/5G 在線率全球 No.3、全台 No.1 」國際級榮譽,在 Opensignal 最新公布的台灣行動網路體驗報告中,更一舉斬獲全台獨有的「可靠性體驗」與「品質一致性」No.1 雙冠王,同時,包辦全台整體影音體驗 No.1、全台整體語音體驗 No.1、全台 5G 語音體驗 No.1 以及全台網路在線率 No.1 多項榮譽。

這些獎項反映的不只是網路順暢,更代表台灣大哥大長期投入頻譜布局、基地台建設與 5G 技術整合所累積的成果,也讓外界重新思考:究竟什麼才是真正的好網路?

真正的好網路,比的是長期穩定、而非單點測速

答案,就藏在 Opensignal 最具代表性的兩項評比指標──可靠性體驗(Reliability Experience)與品質一致性(Consistent Quality)。

相較於傳統下載速度只反映單一時間、單一地點的網路表現,這兩項指標更重視使用者在真實生活中的整體體驗,因此也是最能反映電信業者網路實力、最難取得的獎項。

「可靠性體驗」衡量的是使用者是否能順利完成各種數位應用,因此,考驗的是網路服務在關鍵時刻不中斷的能力。例如,搶購熱門演唱會門票、秒殺限量商品、超商結帳掃描 QR Code,或是重要的線上會議,都需要網路能即時回應、低延遲且持續運作。

而「品質一致性」則是衡量電信業者可否在不同時間、不同地點、不同網路負載下,都能維持一致的網路服務品質。無論是在跨年晚會、球賽等人潮密集場域,或是在高速移動時觀看串流影音、傳送 LINE 訊息、分享社群動態,確保維持穩定流暢,不因環境改變而明顯降速。

台灣大哥大能同時拿下這兩項全台第一,不僅代表網路速度表現優異,更證明其網路基礎建設具備高度穩定性與韌性,能在各種使用情境下提供一致且可靠的連線品質。

#0 告別「極速迷思」!Opensignal 國際評比揭密:什麼才是 5G 時代的好網路?
圖/ 台灣大哥大

世界級的體驗,來自看不見的技術布局

對使用者來說,網路很好用是一種感覺,但對電信業者來說,則是資金、時間與技術的長期累積與優化。

台灣大哥大能夠率先獲得 Opensignal 的 4G/5G 在線率全球 No.3 與六項台灣第一肯定,背後依靠的不是單一技術,而是長期累積的頻譜策略、基地台建設與網路架構:

首先,台灣大哥大是全台唯一擁有 700MHz+900MHz 雙低頻組合的業者,具備涵蓋範圍廣、穿透力強的特性,不僅能深入建築物室內,也能有效覆蓋偏鄉及高速移動場景,成為穩定連線的基礎。

另一方面,面對影音串流、AI 應用等高速傳輸需求,則由 3.5GHz 100MHz 大頻寬提供高容量傳輸能力,雖然這 100MHz 頻譜由 60MHz 與 40MHz 組成、物理位置並不連續,但透過 NRCA(5G 載波聚合)技術,可將分散頻譜智慧整合,即時進行流量分配、負載平衡與備援,大幅提升頻譜使用效率,讓尖峰時段與高流量場景依然維持穩定的網路品質。

#1 告別「極速迷思」!Opensignal 國際評比揭密:什麼才是 5G 時代的好網路?
圖/ 台灣大哥大

透過上述技術布局,台灣大哥大成功將之轉換為使用者最有感的體驗:無論是在地下室、車廂、偏鄉山區,或是大型活動現場,都能享有穩定、流暢且時刻在線的連線品質。

這樣的發展態勢也意味著:台灣 5G 競爭已從基地台數量與下載速度,進一步走向網路品質、使用體驗與基礎建設韌性的競爭;未來,隨著生成式 AI 、代理式 AI、雲端服務、XR 沉浸式體驗、自駕車與智慧城市快速發展,行動網路將成為支撐數位經濟的重要基礎設施。

總地來看,從 Opensignal 全球 4G/5G 在線率 No.3、全台 No.1,到六項第一的肯定,可以清楚看見:台灣大哥大打造的不只是更快的 5G,而是一套兼顧涵蓋、容量與穩定性的世界級網路架構,也重新定義了好網路的價值–真正重要的,不是測速最快,而是在任何時間、任何地點、任何情境,都能提供穩定且值得信賴的連線體驗,將成為推動台灣下一個數位經濟與 AI 浪潮最關鍵的堅實底座。

想進一步了解台灣大哥大領先全台、接軌世界的網路實力與技術布局,歡迎點選官網了解更多。

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