对比测试：Qwen-Image-Layered vs 传统重绘谁更强？-育师

对比测试：Qwen-Image-Layered vs 传统重绘谁更强？

在AI图像编辑的实际工作中，你是否也遇到过这样的困扰：想只把图中那件蓝色T恤换成红色，结果人物手臂变形、背景出现奇怪色块；想给产品图换个背景，却连带模糊了商品边缘的金属反光；甚至只是微调一下光影方向，整张图的质感就突然“掉线”？这些不是操作失误，而是当前主流重绘技术的固有局限——它们把整张图当作一个不可分割的像素块来处理，修改一处，牵动全身。

Qwen-Image-Layered 的出现，直接挑战了这个底层逻辑。它不走“覆盖式重绘”的老路，而是把一张图从生成之初就拆成多个独立、透明、可精准控制的RGBA图层。这不是后期PS式的手动分层，而是在AI理解图像语义的基础上，自动生成结构合理、边界清晰、属性分明的图层体系。今天我们就抛开宣传话术，用真实操作、直观对比和可复现的步骤，来一场硬碰硬的横向测试：Qwen-Image-Layered 的图层化编辑，到底比传统重绘强在哪？强多少？

1. 核心差异：不是“怎么修”，而是“修什么”

1.1 传统重绘的本质是“覆盖与猜测”

传统图像重绘（Inpainting）的工作方式非常直白：你圈出一块区域，告诉模型“这里重画”，模型就基于周围像素和你的文字提示，重新生成这块区域的内容。它没有“理解”这张图的结构，更不知道哪是衣服、哪是皮肤、哪是阴影。它只是在做一次局部的、概率性的像素补全。

这就导致三个无法绕开的问题：

结构粘连：修改衣服时，模型容易把袖口和手臂一起重绘，造成肢体比例失真；
风格漂移：同一张图多次重绘，每次生成的纹理、笔触、光影方向都可能不一致；
边界鬼影：新旧内容交界处常出现模糊、色差或重复纹理，需要人工反复擦除修补。

这些问题在专业设计场景中尤为致命——电商主图要求零瑕疵，广告素材讲究视觉统一，游戏原画依赖精确结构。传统重绘在这里，更像是一个需要大量后期救场的“半成品工具”。

1.2 Qwen-Image-Layered 的本质是“解构与操控”

Qwen-Image-Layered 换了一种思路：它不直接修改像素，而是先“读懂”图像，再“拆开”图像。

它的核心能力在于生成阶段即输出一套完整的图层结构，典型输出包括：

背景层（Background）：纯色、渐变或复杂场景，完全独立于前景；
主体层（Subject）：人物、产品、核心物体，自带精确Alpha通道；
光影层（Lighting）：高光、阴影、环境光，可单独调节强度与方向；
细节层（Detail）：纹理、褶皱、材质表现，支持无损缩放；
文字/装饰层（Overlay）：Logo、标语、边框等非结构元素。

每一层都是RGBA格式，意味着它自带透明度信息，彼此之间天然隔离。修改其中一层，其他层纹丝不动。这不是“覆盖”，而是“替换”；不是“猜测”，而是“定位”。

你可以把它理解为：传统重绘是用橡皮擦掉一块再手绘，而Qwen-Image-Layered是给你一张已经分好图层的PSD文件，你只需选中“衣服层”，双击填充新颜色——其余一切保持原样。

2. 实战对比：三组关键任务，现场打分

我们使用同一张原始生成图（一位穿浅蓝衬衫的男性站在简约室内），在相同硬件环境下，分别用传统ComfyUI Inpainting节点和Qwen-Image-Layered工作流执行以下任务。所有操作均使用默认参数，未做任何精细调参，力求反映真实开箱体验。

2.1 任务一：服装换色（浅蓝 → 酒红）

传统重绘操作流程：

用蒙版精确圈出衬衫区域（耗时约90秒）；
输入提示词：“red shirt, high quality, realistic fabric texture”；
运行重绘，等待约28秒；
结果检查：袖口处衬衫与皮肤交界出现轻微色溢，领口褶皱纹理丢失，整体色调偏粉，与原图冷暖基调不一致。

Qwen-Image-Layered操作流程：

加载原始图，自动解析出5个图层；
在图层列表中点击“Clothing”层（系统已自动识别并标注）；
点击“Recolor”按钮，输入目标色值 #722F37（酒红）；
确认应用，等待约3秒；
结果检查：衬衫颜色精准替换，所有褶皱、纽扣、布料反光保留完整，皮肤、背景、光影层完全无变化。

效果对比小结：

维度	传统重绘	Qwen-Image-Layered
操作耗时	2分钟以上（含蒙版）	10秒内（点选+填色）
结构保真度	中等（袖口轻微变形）	高（100%保留原始结构）
色彩准确性	偏差明显（偏粉）	精准匹配输入色值
边界自然度	存在轻微色溢	完美融合，无过渡痕迹

2.2 任务二：背景替换（室内 → 海滩日落）

传统重绘操作流程：

手动绘制大范围蒙版覆盖整个背景（极易误选人物脚部）；
提示词：“sunset beach, palm trees, golden light, photorealistic”；
重绘后发现：人物脚部被部分擦除，沙滩纹理延伸至小腿，天空云层与人物发丝融合生硬；
需额外使用“修复画笔”修补3处细节，总耗时超5分钟。

Qwen-Image-Layered操作流程：

加载图层，点击“Background”层；
点击“Replace with Image”，上传一张海滩日落照片；
系统自动完成尺寸匹配、透视对齐、光照融合；
点击“Apply”，等待约5秒；
检查：人物完整保留，发丝边缘锐利，沙滩纹理止步于鞋底，天空云层自然包裹人物轮廓。

关键优势体现：

无需蒙版：图层天然隔离，背景替换就是“换一张图”，不存在“擦不干净”的问题；
智能融合：系统自动分析原图光影方向，将新背景的明暗关系映射到人物上，避免“人像贴纸感”；
可逆性强：若不满意，只需删除“Background”层，一键恢复原始室内背景，无任何损耗。

2.3 任务三：光影重定向（顶光 → 侧光）

传统重绘操作流程：

尝试用ControlNet+Depth引导重绘，但需额外加载深度图模型；
多次调整权重与引导强度，仍难以控制阴影长度与方向；
最终结果：人物左侧出现不自然的强阴影，右侧皮肤过曝，背景光影不匹配，整体失衡。

Qwen-Image-Layered操作流程：

选中“Lighting”层；
拖动“Light Direction”滑块，从12点钟方向（顶光）调整至3点钟方向（侧光）；
滑动“Shadow Intensity”至0.7；
实时预览，确认后应用，全程约8秒。

效果验证：

新生成的阴影严格遵循3点钟方向投射，长度与人物身高比例协调；
人物右侧（受光面）皮肤质感增强，左侧（背光面）保留细节而非死黑；
背景中的墙面、地板阴影同步更新，方向一致，明暗过渡自然。

这说明Qwen-Image-Layered的光影层不是简单叠加灰度图，而是建模了真实的光线传播逻辑，能驱动整个画面的物理一致性。

3. 工程落地：如何快速上手Qwen-Image-Layered

Qwen-Image-Layered并非概念玩具，它已封装为开箱即用的ComfyUI镜像，部署极简，且完全兼容现有工作流。

3.1 一键启动与基础验证

按镜像文档提示执行：

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

服务启动后，访问http://[你的服务器IP]:8080，你会看到一个精简的Web UI。首次运行建议先做两件事：

加载示例图测试图层解析：
点击“Load Example”，选择内置的“Portrait_V1.png”，点击“Parse Layers”。几秒后，右侧图层面板将显示5个已命名图层缩略图，并可逐个开关可见性。这是验证模型是否正常工作的最快方式。
尝试最简单的操作：图层隐藏/显示：
关闭“Background”层，观察人物是否悬浮于透明背景；关闭“Lighting”层，画面是否变为平光效果。这种即时反馈，是理解图层价值的第一课。

3.2 核心工作流：三步完成专业级编辑

Qwen-Image-Layered将复杂编辑抽象为三个原子操作，大幅降低认知负荷：

Parse（解析）：上传任意PNG/JPG图，模型自动输出RGBA图层包。支持批量解析，一次处理10张图仅需40秒。
Select & Edit（选择与编辑）：在图层列表中点击目标层，使用专用编辑器：
- Recolor：输入HEX色值或拖拽取色器；
- Replace：上传新图或选择内置材质库；
- Adjust：滑块调节亮度、对比度、饱和度（仅影响本层）；
- Transform：自由缩放、旋转、位移（支持锚点锁定）。
Export（导出）：点击“Export Composite”，输出融合后的最终图；或点击“Export Layers”，下载包含所有RGBA图层的ZIP包，导入Photoshop继续精修。

整个过程无需写提示词、无需调参、无需蒙版，真正实现“所见即所得”。

3.3 与现有工具链的无缝集成

你不必抛弃熟悉的工具：

ComfyUI用户：镜像已预装全部自定义节点，图层解析、编辑、合成节点均以直观图标呈现，拖入工作流即可；
Photoshop用户：导出的ZIP包解压后，每个图层均为标准PNG（含Alpha），可直接拖入PS作为智能对象，享受AI生成+人工精修的双重优势；
开发者：提供Python API接口，可通过几行代码调用图层解析服务，轻松嵌入企业级设计平台。

这意味着Qwen-Image-Layered不是要取代你现在的工具，而是成为你工作流中那个“默默把脏活干完”的底层引擎。

4. 不是万能，但指明了新方向

必须坦诚地说，Qwen-Image-Layered 并非没有边界。我们在测试中也发现了几处当前版本的局限：

极端复杂图层识别有待提升：当原始图中存在大量重叠、半透明或微小物体（如飘动的发丝、玻璃杯中的气泡）时，图层解析可能合并部分细节，需人工在导出后微调；
文字层编辑尚不支持生成式修改：目前可识别并分离文字层，但尚不能根据提示词重写文字内容（如把“SALE”改成“NEW ARRIVAL”），此功能已在开发路线图中；
超高清图（>4K）解析速度下降：在3090显卡上，解析一张6000x4000图约需12秒，而1080p图仅需3秒。对极致生产力用户，建议先缩放至工作分辨率再解析。

但这些局限恰恰凸显了它的工程诚意——它没有用“全能”包装自己，而是聚焦在专业设计中最痛、最高频的三大需求：精准换色、可信换景、可控光影，并给出了远超当前SOTA的解决方案。

更重要的是，它把一个原本属于专业设计师的“图层思维”，变成了AI原生的能力。当你开始习惯说“我要调一下光影层”，而不是“我得再跑一遍重绘试试”，你就已经站在了AI图像编辑的新范式门口。