알리바바, 이미지 포토샵급 레이어로 분해하는 'Qwen-Image-Layered' 오픈소스 공개

Qwen-Image-Layered는 알리바바 Qwen 팀이 오픈소스로 공개한 원천 이미지 분해 모델로, 단일 이미지를 투명 채널이 포함된 독립된 RGBA 레이어들로 직접 쪼개어 준다.

지금까지 AI 생성 이미지는 일부분만 고치려 해도 전체 구도가 무너지기 일쑤였고, 결국 포토샵에서 수작업으로 누끼를 따야 했다. 이 모델은 이미지 속 객체들을 아예 물리적으로 분리된 레이어로 생성해 진정한 편집 자유도를 부여한다.

무엇을 할 수 있나

프롬프트나 파라미터를 통해 원하는 레이어 개수를 3개에서 10개까지 직접 지정할 수 있다. 전체적인 레이아웃부터 아주 미세한 전경 디테일까지 단계별로 분리된다.

특히 눈에 띄는 기능은 계층적 무한 분해다. 특정 레이어 안에 여러 개체가 여전히 뭉쳐 있다면, 해당 레이어를 다시 모델에 입력해 하위 레이어로 끝없이 파고들며 쪼갤 수 있다.

분해를 거치고 나면 오브젝트의 무왜곡 크기 조절, 캔버스 내 자유로운 위치 이동, 불필요한 요소 삭제 같은 기본 편집이 손쉽게 끝난다. 다른 영역에 영향을 주지 않고 특정 레이어만 색상을 바꿀 수도 있으며, Qwen-Image-Edit과 연계해 레이어 속 인물이나 글자를 자연스럽게 교체하는 것도 가능하다.

실행 방법과 사양

모델은 Apache 2.0 라이선스로 배포되어 코드, 모델 가중치, 기술 보고서가 모두 개방되었다. 깃허브와 허깅페이스, 모델스코프에서 코퍼스와 가중치를 받을 수 있다.

Diffusers 파이프라인을 지원하며 Qwen2.5-VL을 지원하는 최신 Transformers 환경이 필요하다. CUDA 환경에서 bfloat16 정밀도로 구동할 수 있고 640과 1024 해상도를 지원하지만 안정성을 위해 640 해상도가 권장된다. 로컬 환경 구성이 번거롭다면 허깅페이스 스페이스나 모델스코프의 온라인 데모를 이용하면 된다.

왜 중요한가

디자이너, 일러스트레이터, 이커머스 콘텐츠 제작자라면 지금 당장 써볼 가치가 충분하다. 생성형 AI가 실무 워크플로에 온전히 녹아들지 못했던 가장 큰 이유는 레이어가 없는 평면 이미지라는 한계 때문이었다.

화질 경쟁에만 매달리지 않고 투명 RGBA 레이어 분해라는 실무적 가려운 곳을 긁어준 영리한 시도다. 일회성으로 끝나는 AI 생성 이미지를 실제 수정 가능한 디자인 에셋으로 전환시켰다는 점에서 의미가 크다.