Qwen-Image-Layered: AI Photoshop от Alibaba. Генерация изображений по слоям | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
28 Дек 2025 Инструмент

Qwen-Image-Layered: Китайский ИИ-фотошоп, который генерирует картинки по слоям. Обзор

Обзор Qwen-Image-Layered от Alibaba — нейросети, которая генерирует изображения с разделением на слои. Сравнение с аналогами, примеры использования.

Что такое Qwen-Image-Layered и почему это прорыв?

В мире генеративных нейросетей произошло событие, которое может изменить подход к созданию цифровой графики. Компания Alibaba представила Qwen-Image-Layered — модель, которая не просто генерирует изображения по текстовому описанию, а создает их в формате многослойного PSD-файла. Это первый в своем роде инструмент, который сочетает мощь генеративного ИИ с гибкостью послойного редактирования, знакомого каждому дизайнеру из Photoshop.

💡
Qwen-Image-Layered — это часть семейства моделей Qwen от Alibaba, которое включает и текстовые LLM. Если вам интересны другие нишевые ИИ-инструменты, которые делают то, что не могут ChatGPT и Gemini, рекомендую прочитать отдельный обзор.

Ключевые возможности инструмента

Qwen-Image-Layered предлагает уникальный набор функций, который выделяет его среди других генеративных моделей:

  • Генерация многослойных изображений: Модель создает не плоскую картинку, а набор отдельных слоев (фон, объекты, текст), которые можно редактировать независимо
  • Экспорт в PSD: Результат работы можно скачать в формате Adobe Photoshop, что обеспечивает полную совместимость с профессиональным workflow
  • Точный контроль композиции: Возможность указать, какие элементы должны быть на отдельных слоях и как они должны располагаться относительно друг друга
  • Поддержка сложных сцен: Модель справляется с генерацией изображений, содержащих несколько объектов, людей, текст и декоративные элементы
  • Интеграция с дизайн-процессами: Созданные файлы готовы к дальнейшей доработке в графических редакторах

Как работает Qwen-Image-Layered: технические особенности

В основе модели лежит архитектура, которая обучалась не только на генерации пикселей, но и на понимании семантической структуры изображения. Система анализирует промпт, определяет логические компоненты сцены и генерирует каждый элемент на отдельном слое с правильной иерархией.

Интересно, что подход Alibaba напоминает концепцию упаковки знаний для LLM-агентов, о которой мы писали в статье "Agent Skills: как упаковать знания для LLM-агентов". Здесь также используется структурированное представление информации, но уже для визуального контента.

Сравнение с альтернативами

ИнструментСлоиФорматы экспортаСложность сценДоступность
Qwen-Image-LayeredДа, автоматическиеPSD, PNGВысокаяAPI, демо на сайте
MidjourneyНетPNG, JPGВысокаяDiscord, веб
DALL-E 3НетPNG, JPGСредняяChatGPT, API
Stable DiffusionС дополнениямиPNG, PSD (через плагины)Зависит от моделиЛокально, облако
Adobe FireflyОграниченноPSD (в интеграции)СредняяAdobe Creative Cloud

Как видно из таблицы, Qwen-Image-Layered предлагает уникальное сочетание автоматической генерации слоев и экспорта в PSD, что делает его наиболее подходящим для профессиональных дизайнерских задач.

Примеры использования и практические сценарии

1Создание баннеров для рекламы

Дизайнер может сгенерировать рекламный баннер со всеми элементами на отдельных слоях: фон, продукт, текст заголовка, текст описания, кнопка CTA. Это позволяет быстро адаптировать один макет под разные размеры и платформы.

2Прототипирование интерфейсов

Для UX/UI дизайнеров инструмент полезен при создании прототипов экранов приложений или сайтов. Можно сгенерировать макет с отдельными слоями для навигации, контентных блоков, форм и кнопок.

3Иллюстрации для публикаций

Контент-менеджеры и маркетологи могут создавать иллюстрации для статей, где текст и графические элементы разделены по слоям, что упрощает локализацию и адаптацию под разные регионы.

Важно понимать, что качество генерации слоев зависит от сложности промпта. Чем точнее и структурированнее описание, тем лучше модель разделит элементы. Это напоминает принципы работы с агентными workflow, где четкая постановка задачи критически важна для результата.

Как начать использовать Qwen-Image-Layered

На момент написания обзора, Alibaba предоставляет несколько способов доступа к модели:

  1. Демо-версия на официальном сайте — позволяет протестировать основные возможности бесплатно с ограничениями
  2. API доступ — для интеграции в собственные приложения и сервисы
  3. Модель в открытом доступе — для локального развертывания (требует значительных вычислительных ресурсов)

Пример простого запроса через API:

import requests

api_key = "ваш_api_ключ"
url = "https://api.alibaba.com/qwen-image-layered/v1/generate"

payload = {
    "prompt": "Рекламный баннер для кофе. На темном фоне чашка кофе с паром, крупный текст 'Идеальное утро', мелкий текст 'Свежеобжаренные зерна', стиль минимализм",
    "layers": ["фон", "чашка", "текст_заголовок", "текст_описание"],
    "output_format": "psd",
    "resolution": "1920x1080"
}

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Content-Type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)
result = response.json()

# Скачивание PSD файла
if result["success"]:
    psd_url = result["data"]["psd_url"]
    # ... обработка скачивания

Кому подойдет этот инструмент?

Qwen-Image-Layered — не универсальное решение для всех, но он идеально подходит для конкретных категорий пользователей:

  • Профессиональные дизайнеры, которые хотят ускорить создание макетов и прототипов
  • Маркетинговые агентства, производящие большой объем рекламной графики
  • Контент-команды, создающие иллюстрации для публикаций в разных регионах
  • Разработчики дизайн-инструментов, которые хотят интегрировать ИИ-генерацию в свои продукты
  • Образовательные проекты, обучающие графическому дизайну (как инструмент для быстрой генерации учебных материалов)
💡
Интересно, что подход Alibaba к созданию специализированных моделей перекликается с трендом, который мы наблюдаем у других технологических гигантов. Например, NVIDIA выпустила Nemotron 3 Nano — компактную LLM для конкретных задач. Специализация вместо универсальности становится ключевым трендом.

Ограничения и перспективы развития

Как и любой новый инструмент, Qwen-Image-Layered имеет свои ограничения:

  • Качество разделения на слои снижается при очень сложных сценах с множеством перекрывающихся объектов
  • Требуется точное формулирование промптов для получения ожидаемой структуры слоев
  • Ограниченная поддержка стилей по сравнению с узкоспециализированными художественными моделями
  • Высокие требования к вычислительным ресурсам при локальном развертывании

Однако перспективы развития технологии впечатляют. В будущем мы можем ожидать:

  • Интеграцию с популярными графическими редакторами как плагин
  • Улучшенное понимание контекста и автоматическое определение оптимальной структуры слоев
  • Поддержку анимации и генерацию многослойных видео
  • Специализированные версии для разных отраслей (архитектура, мода, игровая графика)

Заключение

Qwen-Image-Layered от Alibaba представляет собой значительный шаг вперед в области генеративного ИИ для дизайна. Это не просто еще одна нейросеть для создания картинок, а инструмент, который понимает потребности профессиональных дизайнеров и интегрируется в их рабочий процесс. Автоматическая генерация многослойных PSD-файлов экономит часы ручной работы и открывает новые возможности для быстрого прототипирования и итераций.

Как и в случае с офлайн-ассистентом для слепых на Gemma 3, мы видим, как специализированные ИИ-модели решают конкретные практические задачи лучше, чем универсальные решения. Qwen-Image-Layered — яркий пример этого тренда в области компьютерной графики.

Инструмент особенно рекомендован профессиональным дизайнерам, маркетологам и всем, кто регулярно работает с созданием графического контента. Даже с текущими ограничениями, он предлагает уникальные возможности, которых нет у конкурентов, и задает новый стандарт того, какими должны быть ИИ-инструменты для творческих профессионалов.