用Qwen-Image-Layered做了个设计项目，全过程分享

最近在做一组品牌视觉升级方案时，遇到了一个老问题：客户总想“微调一下”，比如换个颜色、挪个位置、改个元素层级——结果每次调整都得重出一版图，效率低到怀疑人生。

直到我试了Qwen-Image-Layered这个镜像，事情彻底变了。它不仅能生成高质量图像，还能把一张图自动拆成多个可编辑的RGBA图层，每个图层独立存在、互不干扰。这意味着我可以像在PS里一样，自由调整某个元素的颜色、位置甚至透明度，而不会破坏其他内容。

这不就是设计师梦寐以求的“AI智能分层”吗？于是我决定用它完整跑一遍真实项目流程，从需求分析到最终交付，全程记录下来，看看这个模型到底有多强。

1. 项目背景与核心挑战

这次的任务是为一家新锐茶饮品牌设计一套春季限定包装和社交媒体宣传图。客户提出了几个关键要求：

主视觉要有“春日樱花+山野茶园”的意境
包装上要突出产品名“山雾青”，中英文排版协调
社交媒体图需要适配不同尺寸（竖版9:16、横版16:9）
后期可能要更换主色调或添加节日元素（比如清明节特别款）

传统做法是先出概念稿 → 客户反馈 → 修改 → 再反馈 → 定稿 → 分发多尺寸版本。整个过程至少3轮沟通，每轮修改都要重新渲染或手动抠图，耗时又容易出错。

而有了 Qwen-Image-Layered，我的思路变了：能不能一次性生成带图层的源文件，后续所有调整都在图层层面完成？

2. 环境部署与基础操作

2.1 快速启动服务

根据镜像文档提示，进入 ComfyUI 目录并启动服务即可：

cd /root/ComfyUI/ python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8080

启动后通过浏览器访问http://<服务器IP>:8080就能进入可视化界面。整个过程不到两分钟，没有额外依赖安装，对新手非常友好。

2.2 图像分层原理简述

Qwen-Image-Layered 的核心能力是将单张图像分解为多个RGBA图层，每个图层包含一个语义对象及其透明通道。比如一张海报会被拆成：

背景层（天空、远山）
中景层（樱花树、茶园）
前景文字层（“山雾青”中文标题）
英文副标层（"Mountain Mist Green Tea"）
装饰元素层（飘落的花瓣、光晕效果）

这些图层天然具备可编辑性：你可以单独拉伸某个图层、改变颜色饱和度、移动位置，甚至替换内容而不影响其他部分。

这种结构有点像Photoshop的图层系统，但它是由AI自动生成的语义分割结果，不需要人工抠图或标记。

3. 设计全流程实战

3.1 第一步：生成初始设计稿

我在提示词中输入以下描述：

A spring tea packaging design, featuring soft pink cherry blossoms falling over green tea fields in the mountains. The Chinese text "山雾青" is centered at the top in elegant calligraphy, with English subtitle "Mountain Mist Green Tea" below. Soft sunlight, pastel color palette, minimalist style.

点击生成后，约45秒输出了一张1024×1024的高清图像。整体氛围符合预期，尤其是樱花与茶园的融合很自然，光线柔和，字体清晰可辨。

更惊喜的是，系统自动返回了5个独立图层，每个都带有完整的Alpha通道，边缘干净无毛刺。

3.2 第二步：图层管理与局部调整

调整文字颜色

客户第一轮反馈：“主标题‘山雾青’能不能换成金色？更有高级感。”

以往这种修改需要重新生成整张图，或者手动P图。但现在，我只需加载文字图层，应用一个简单的色彩映射操作：

from PIL import Image import numpy as np # 加载原始文字图层（RGBA） text_layer = Image.open("output/text_chinese.png").convert("RGBA") data = np.array(text_layer) # 提取alpha通道用于保留透明度 r, g, b, a = data.T # 将非透明区域改为金色（255, 215, 0） gold_color = (255, 215, 0) data[:, :, :3] = gold_color data[:, :, 3] = a # 恢复alpha # 保存新图层 new_text = Image.fromarray(data) new_text.save("output/text_chinese_gold.png")

改完之后，直接合成新画面，前后对比几乎看不出拼接痕迹。整个过程不到3分钟。

移动元素位置

第二条意见：“英文副标太靠上了，往下移一点。”

由于英文是一个独立图层，我可以用OpenCV轻松实现平移：

import cv2 # 读取英文图层 eng_layer = cv2.imread("output/text_english.png", cv2.IMREAD_UNCHANGED) # 创建位移矩阵（向下移动30像素） M = np.float32([[1, 0, 0], [0, 1, 30]]) shifted = cv2.warpAffine(eng_layer, M, (eng_layer.shape[1], eng_layer.shape[0])) cv2.imwrite("output/text_english_shifted.png", shifted)

再重新合成，位置完美对齐。这种级别的精细控制，在传统AI生成中几乎不可能实现。

4. 多场景适配与高效复用

4.1 一键生成多尺寸版本

客户还需要抖音竖版和微博横版两种格式。如果重新生成，风格一致性很难保证。

但因为我有分层数据，完全可以做“智能裁剪+图层重组”：

竖版9:16：保持主体居中，扩展上下背景（利用图层边界信息进行内容感知填充）
横版16:9：横向延展茶园部分，复制并轻微变形樱花树图层，避免重复感

# 示例：基于原图扩展背景 from torchvision.transforms import Resize # 获取背景图层并放大 bg_layer = Image.open("output/background.png") new_size = (1080, 1920) # 竖版尺寸 resized_bg = bg_layer.resize(new_size, Image.LANCZOS) # 其他图层按比例重新定位 # ...

最终三套素材风格统一、细节一致，客户一次就过了。

4.2 快速响应临时变更

临近发布前，客户突然说：“清明节快到了，能不能加个‘踏青限定’标签？”

我立刻新增一个图层，用提示词生成一个小徽章：

A small ribbon badge with text "踏青限定", light green background, subtle shadow, isolated on transparent background

生成后将其作为新图层叠加到角落，调整大小和角度，一秒搞定。如果是传统流程，至少又要等一轮渲染。

5. 实际体验中的优势与局限

5.1 明显优势总结

优势点	具体表现
高保真编辑	可独立调整颜色、位置、缩放，不影响其他元素
语义级分层	AI自动识别文本、装饰、背景等对象，无需手动分割
跨格式复用	图层可灵活组合，适配多种尺寸和用途
快速迭代	修改不再是“推倒重来”，而是“精准手术”

特别是对于品牌设计、电商主图、广告创意这类需要高频修改的场景，效率提升非常明显。