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Empty Qwen Image Layered Latent 准备 Qwen-Image-Layered 模型绘制所需的空白画布。可以把它想象成一叠按顺序夹在一起的干净描图纸:模型在第一张纸上画出完整画面,之后的每一张纸分别画出该画面的一部分。此节点决定纸张的大小和张数。它本身不绘制任何内容。

输入

注意: widthheight 参数在内部会被除以 8,以确定输出潜空间张量的空间维度。

输出

为什么你得到的图像比你要求的还多一张

Qwen-Image-Layered 不仅会拆分图片,还会在独立的一张纸上重新绘制完整画面,并使其与各图层一起输出。这就是为什么这一叠纸总是比你要求的层数多出一张。
  • 第一张图像是完整画面,而不是一个图层。 它只是你已有的完整画面,因此当你只需要各层时,可以将这张图丢弃。
  • 将所有图层重新叠放在一起,就能再次得到完整画面。 如果它们叠放后不能还原成第一张图像,说明分离效果不符合你的预期,因此这也是快速检查结果的简单方法。
  • 保持纸张顺序。 这叠纸是唯一记录各图层上下顺序的线索。纸张本身没有标注它们属于哪个位置,因此重新排序或丢弃图像都意味着重新排序或丢失图层。
  • 输出的图层带透明通道, 因此可以叠加而不会让下面的图层被不透明背景遮挡。

使用建议

像使用普通空白潜空间图像一样,将输出发送到采样器,然后在 VAE Decode 之前放置 LatentCutToBatch,并将其 dim 设置为 t。这一步会将这叠图像按顺序拆分成单独的图像,从完整画面开始。 先从默认的 3 层开始。请求更多层意味着更长的生成时间和更精细的分离,在了解模型使用较少的层数时的表现之前,不值得增加层数。
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Source fingerprint (SHA-256): 5ccac979fcbcefb65f28867a89401c095cb330e09c13270008c32feeeafb1287