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온라인 튜토리얼 | 정밀 이미지 레이어링: Qwen-Image-Layered는 대상 레이어 편집의 어려움을 극복하여 높은 정확도와 일관성을 모두 달성합니다.
Qwen 팀은 사용자가 단 한 번의 클릭으로 원하는 영역을 "가리켜 편집"할 수 있는 완전히 새로운 이미지 편집 모델을 출시했습니다.
현재 주류 AI 이미지 편집에서는 레이어를 독립적으로 조작하는 것이 여전히 어려운 문제로 남아 있습니다. 대부분의 모델은 여전히 이미지 전체의 픽셀을 생성하고 다시 그리는 데 초점을 맞추고 있으며, 전경, 배경, 조명이 잠재 공간에서 밀접하게 연관되어 있습니다. 소위 "레이어 편집"은 마스크 기반의 부분적인 재생성에 불과하며, 지속 가능한 객체와 레이어 개념을 내포하지 않습니다. 구조 인식 및 객체 수준의 레이어 모델링 기능을 도입해야 할 필요성이 절실합니다.
2025년 12월 24일, Qwen 팀은 의미론적 또는 구조적 구성 요소를 서로 다른 레이어로 물리적으로 분리하여 높은 충실도와 일관된 편집을 구현하는 Qwen-Image-Layered 모델을 출시했습니다. 이 모델은 이미지를 여러 개의 RGBA 레이어로 분해하여 이미지에 본질적인 편집 가능성을 부여합니다. 즉, 각 레이어는 다른 콘텐츠에 영향을 주지 않고 독립적으로 조작할 수 있습니다. 또한, 이러한 레이어 표현 방식은 이미지 자체의 품질을 보장합니다. 크기 조정, 위치 변경, 색상 변경과 같은 작업은 이미지의 높은 충실도를 손상시키지 않습니다.
현재 HyperAI 웹사이트(hyper.ai)의 튜토리얼 섹션에 "Qwen 이미지 레이어 인터페이스, 여러 레이어 자동 분할" 기능이 추가되어 사용자가 단 한 번의 클릭으로 온라인에서 이미지 레이어 편집을 체험할 수 있습니다.
튜토리얼 링크:
관련 논문 보기:
https://hyper.ai/cn/papers/2512.15603
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데모 실행
1. hyper.ai 홈페이지에 접속한 후, "제스처 인식 기반 3D 크리스마스 트리"를 선택하거나 "튜토리얼" 페이지로 이동하여 선택하세요. 그런 다음 "온라인으로 튜토리얼 실행"을 클릭하세요.
2. 페이지가 리디렉션된 후 오른쪽 상단의 "복제"를 클릭하여 튜토리얼을 자신의 컨테이너로 복제합니다.
참고: 페이지 오른쪽 상단에서 언어를 변경할 수 있습니다. 현재 중국어와 영어로만 제공됩니다. 이 튜토리얼에서는 영어로 된 단계를 안내합니다.
3. "NVIDIA GeForce RTX 5090-2" 및 "PyTorch" 이미지를 선택하고 필요에 따라 "종량제" 또는 "일일 요금제/주간 요금제/월간 요금제"를 선택한 다음 "작업 실행 계속"을 클릭합니다.
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4. 리소스 할당이 완료될 때까지 기다립니다. 상태가 "실행 중"으로 변경되면 "워크스페이스 열기"를 클릭하여 Jupyter 워크스페이스에 들어갑니다.
5. 페이지 리디렉션 후, 실행 버튼을 클릭하여 노트북을 한 번에 실행하세요. 이 노트북은 관련 환경 및 웹 UI 인터페이스 설정이 이미 완료된 상태입니다. 실행 후 페이지 하단에 Grado 미리보기가 표시됩니다. 미리보기 위의 링크 또는 오른쪽의 API 링크를 클릭하면 데모 페이지로 이동할 수 있습니다.
효과 시연
데모 실행 페이지에 접속한 후 이미지를 업로드하고 "분해"를 클릭하여 레이어 분리를 시작하세요. PPT 및 PNG 이미지 두 가지 형식으로 다운로드할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 여행 사진을 예시로 사용하여 이미지 레이어링을 통해 배경을 쉽게 바꾸고 크리스마스 분위기를 연출하는 방법을 보여줍니다!
위는 HyperAI가 이번에 추천하는 튜토리얼입니다. 누구나 와서 체험해 보세요!
튜토리얼 링크:
