La mayoría de herramientas que usan inteligencia artificial para editar imágenes operan sobre un lienzo plano, una matriz de píxeles sin jerarquías internas. Aplican filtros, eliminan objetos o cambian colores, pero lo hacen como si la imagen fuera un bloque indivisible. El modelo Qwen‑Image‑Layered, presentado por el equipo de Qwen, propone convertir cualquier imagen en una estructura de capas RGBA, similares a las que usan los programas profesionales de diseño gráfico.
Separar para poder modificar
El modelo parte de una imagen estática y la descompone en múltiples capas, cada una con un canal de transparencia. Cada capa contiene un elemento visual, el fondo, un objeto, un texto, una sombra. Esta separación permite modificar una parte de la imagen sin afectar al resto. El resultado es una estructura editable en la que se pueden recolorear objetos, mover elementos, cambiar un personaje o reemplazar un texto sin alterar su contexto.
Esto no es nuevo en edición profesional, pero sí lo es en generación automática. Hasta ahora, los modelos de IA trabajaban con representaciones planas y aplicaban cambios a nivel global. La propuesta de Qwen es trasladar la lógica de las capas al campo de la generación y edición asistida por IA.
Arquitectura y disponibilidad
Técnicamente, Qwen‑Image‑Layered combina un autoencoder RGBA con un modelo de difusión multimodal. Durante el entrenamiento, el sistema aprende a identificar componentes independientes dentro de una imagen y asignarlos a capas distintas. Puede generar desde tres hasta una decena de capas, en función de la complejidad de la escena. Cada una se exporta como una imagen RGBA con su propio canal alfa.
El modelo está disponible en la plataforma Hugging Face y se distribuye bajo licencia Apache 2.0. Esto permite su uso y modificación para fines de investigación o desarrollo. También existen nodos experimentales en interfaces como ComfyUI, donde se puede probar la generación y edición de capas de forma visual.
Aplicaciones y limitaciones
El enfoque por capas permite operaciones como sustituir elementos, editar texto incrustado o recolocar componentes sin necesidad de rehacer la imagen completa. Es especialmente útil en flujos de trabajo donde se requieren múltiples versiones de una misma escena, ecommerce, diseño de productos o generación de materiales promocionales.
Sin embargo, el modelo aún tiene limitaciones. La calidad de la descomposición depende del contenido de la imagen. En escenas complejas, puede generar capas con elementos mezclados o redundantes. Además, no existe por ahora una integración directa con herramientas de edición comerciales ni una API estable para producción.
Un paso hacia ediciones más estructuradas
Qwen‑Image‑Layered introduce una forma de representar las imágenes que facilita la edición selectiva y estructurada. Aporta una capa intermedia entre la generación automática y la edición profesional, y puede servir como base para herramientas que requieran precisión sin depender de intervención manual. Su impacto dependerá de cómo evolucione su adopción e integración en entornos de trabajo reales.
Abre un paréntesis en tus rutinas. Suscríbete a nuestra newsletter y ponte al día en tecnología, IA y medios de comunicación.
