Peel an image into its layers.
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AI 圖片分層分解
一鍵將任意圖片拆分為可編輯的透明 RGBA 圖層
基於先進的 AI 技術，將照片智慧分解為多個圖層——分離前景、背景、物體和文字，助力專業編輯和合成創作。
核心功能
探索 AI 圖片分層如何革新您的創作流程
前景提取
AI 精準識別並提取圖片中的主體，完美保留頭髮、毛髮和透明元素等精細邊緣細節。
背景分離
自動將複雜背景分離為獨立圖層，輕鬆實現背景替換和創意合成。
透明 RGBA 圖層
生成完全透明的 RGBA 圖層，可直接在 Photoshop、Figma 等設計工具中使用，無需手動蒙版。
文字與圖形分離
智慧檢測並分離圖片中的文字、Logo 和圖形元素，生成獨立可編輯圖層。
多物體分離
識別並分離場景中的各個物體，為每個元素建立獨立圖層——非常適合產品攝影和設計場景。
批次處理
一次處理多張圖片，保持一致的分層效果，為電商和設計團隊節省大量手動工作。
效果展示
探索圖片分層在不同場景下的應用效果
電商產品
專業產品攝影，白色背景上的無線耳機，影棚燈光，乾淨的商業攝影風格
人像攝影
商務人像，模糊的城市夜景燈光背景，電影級調色，淺景深效果
設計素材
彩色設計材料平鋪——彩色紙張、剪刀、畫筆和色卡在木桌上，俯拍視角，自然光線
美食攝影
精緻的烤三文魚配蔬菜擺盤，白色陶瓷盤，專業美食攝影，暗調背景，柔光
建築攝影
現代玻璃摩天大樓與藍天，建築攝影，幾何線條和倒影
數字藝術
日落山湖風景油畫，暖色調豐富的筆觸質感，畫架上的作品
使用方法
三個簡單步驟，將任意圖片分解為圖層
常見問題
關於 AI 圖片分層的一切
AI 圖片分層分解完全指南
AI 圖片分層代表了計算機視覺和影象編輯技術的重大突破。與傳統需要手動蒙版和選區工具的方法不同，AI 驅動的分層技術能夠自動識別並分離圖片中的不同視覺元素。
AI 分層技術原理
現代 AI 模型，特別是基於 Transformer 架構的模型如 Qwen-Image-Layered，能夠在多個抽象層級上分析圖片。它們識別語義區域——如人物、物體、文字和背景——併為每個元素生成畫素級精確的蒙版。最終輸出是一組透明 RGBA 圖層，可以獨立編輯、移動或替換。
設計師和開發者的優勢
對於設計師而言，這意味著不再需要花費數小時手動摳圖和去除背景。對於開發者而言，它透過 API 提供了程式設計式圖片分層能力，支援電商目錄、內容管理系統和創意應用的自動化工作流。
圖片分層與背景去除的區別
背景去除工具只能將前景與背景分離，而圖片分層更進一步——它可以識別場景中的多個不同元素，併為每個元素建立獨立圖層。這種多層方法為合成、編輯和創意實驗提供了更大的靈活性。