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阿里云网站开发,手机上如何做mv视频网站,假怀孕单子在线制作图片,长沙宁乡建设网站新加坡国立大学和Lowart AI发布OmniPSD。利用Diffusion Transformer架构解决了分层图像生成与拆解的难题#xff0c;实现了真正可编辑的PSD文件输出。这是AI从生成图片向生成资产跨越。OmniPSD能通过文本生成带有透明通道的分层PSD文件#xff0c;还能将单张平面图像逆向拆解…新加坡国立大学和Lowart AI发布OmniPSD。利用Diffusion Transformer架构解决了分层图像生成与拆解的难题实现了真正可编辑的PSD文件输出。这是AI从生成图片向生成资产跨越。OmniPSD能通过文本生成带有透明通道的分层PSD文件还能将单张平面图像逆向拆解为可编辑的图层结构解决了AI生成图像难以二次编辑的痛点。平面图像生成的局限与分层结构的刚需以Stable Diffusion和Midjourney为代表的生成式模型彻底改变了图像创作的门槛只需一段文字精美的画面便跃然屏上。这些模型生成的图像在本质上是一张死图——即扁平化的光栅图像Raster Image。对于专业设计师而言这种格式虽然美观却缺乏实际应用中最关键的属性结构化。在现代数字内容创作DCC的工作流中Adobe Photoshop的PSD格式之所以成为行业标准是因为它保留了图层Layers、透明度Alpha Channel和合成关系。设计师需要独立的背景层、前景主体层和可编辑的文本层以便进行移动、缩放、替换或二次排版。目前的生成模型产出的JPEG或PNG图像一旦生成像素便粘在了一起想要修改其中一个元素往往需要借助复杂的掩膜Masking或重绘Inpainting手段且效果难以保证完美。为了填补这一鸿沟新加坡国立大学与Lovart AI的研究团队推出了OmniPSD。这是一个建立在Flux生态系统之上的统一框架它在一个模型架构内同时实现了两个核心功能Text-to-PSD文本到PSD生成和Image-to-PSD图像到PSD拆解。这不仅仅是图像分割而是生成具有透明通道、边缘清晰、且保留了设计语义的独立图层。在分层生成任务中最棘手的技术挑战之一是如何处理透明度。标准的图像生成模型通常在RGB色彩空间中工作而忽略了Alpha通道透明度信息。传统的变分自编码器VAE在压缩和解压图像时往往无法准确保留半透明区域如玻璃、烟雾、头发边缘的细节导致解压后的图层边缘出现锯齿或白边。OmniPSD的核心组件是一个经过重新训练的RGBA-VAE。研究团队并没有直接使用Flux模型自带的VAE因为原版VAE是在自然图像上训练的对透明背景的理解有限。团队构建了一个包含大量具有透明背景的合成数据和真实设计素材的数据集专门用于训练这个能够感知Alpha通道的编码器。这个RGBA-VAE的设计目标是将带有透明度的图像压缩到一个潜在空间Latent Space中同时不丢失结构信息。为了实现这一点训练过程引入了多种损失函数像素级的L1损失用于保证色彩还原Patch级的特征损失用于保持局部结构感知损失Perceptual Loss用于维持语义一致性以及KL散度用于规范化潜在空间的分布。通过这种方式RGBA-VAE成为了连接像素空间与潜在空间的桥梁。无论是生成的图层还是从原图中拆解出的图层都能通过这个模块获得高质量的透明通道信息。这使得生成的图层不再是简单的抠图而是包含了半透明过渡、光影投射等丰富细节的完整资产。在上图中可以看到相比于LayerDiffuse VAE、Red-VAE和Alpha-VAEOmniPSD所使用的RGBA-VAE在重建透明图像时保留了更多的细节和更准确的透明度过渡避免了边缘的模糊和伪影。基于Flux架构的统一生成与拆解流程OmniPSD并没有从零开始训练一个巨大的扩散模型而是巧妙地站在了巨人的肩膀上——Flux生态系统。Flux是目前先进的开源Diffusion TransformerDiT模型之一拥有强大的文本理解能力和图像生成质量。OmniPSD针对生成和拆解两个不同的任务分别利用了Flux-dev和Flux-Kontext两个变体并通过LoRALow-Rank Adaptation技术进行了高效的微调。这种架构设计的精妙之处在于上下文学习In-Context Learning。传统的图像生成模型一次只能生成一张图或者需要通过复杂的控制网ControlNet来引导布局。OmniPSD创新性地采用了网格化Grid的策略将多个图层视为同一张大图的不同部分进行联合生成。在Text-to-PSD任务中模型将输出画布划分为一个2x2的网格。左上角是完整的合成海报右上角是前景层左下角是中景层右下角是背景层。这种空间排列让Transformer模型中的注意力机制Attention Mechanism能够同时看到整体和局部。当模型生成前景层时它可以通过注意力机制参考完整海报的布局从而确保前景物体的位置、光影与整体环境协调一致。这种方法不需要引入额外的跨层注意力模块仅利用DiT原本强大的全局注意力能力就实现了图层间的语义对齐。对于Image-to-PSD的拆解任务逻辑则完全相反但思路相通。这是一个逆向工程的过程。给定一张平面的海报图像模型需要将其分解为独立的文本、前景和背景。这里利用了Flux-Kontext模型的图像编辑能力。拆解过程被设计为一个迭代的流水线文字提取与擦除首先识别并提取图像中的文字层然后利用修补Inpainting技术将文字覆盖的区域擦除还原出无文字的背景。前景提取与背景修复在无文字图像的基础上模型进一步识别前景主体将其提取为带透明通道的图层然后再次利用修补技术猜测被前景遮挡的背景内容最终生成一张干净、完整的背景图。这一过程不仅依赖于图像分割更依赖于生成模型的联想能力。当一个人物从背景中被移走后模型需要脑补出人物背后的墙壁、风景或纹理。Flux强大的生成底座保证了这种脑补的合理性和真实感。数据集的构建与层级化训练AI模型的性能很大程度上取决于数据的质量。现有的公开数据集虽然庞大但大多是扁平的RGB图像缺乏高质量的分层信息。为了训练OmniPSD研究团队构建了一个名为Layered Poster Dataset的大规模数据集包含超过20万个真实的PSD文件。这些PSD文件均由专业设计师制作包含了丰富的图层结构、复杂的遮挡关系和多样的设计风格。为了让模型能够理解这些数据团队对原始文件进行了细致的清洗和解析。他们提取了文本、前景和背景的元数据包括边界框Bounding Box、层级顺序和可视性信息。针对Text-to-PSD任务数据被处理成上述的2x2网格格式并配以层级化的文本描述Hierarchical Captioning。这种描述不仅仅是一句简单的Prompt而是一个JSON格式的结构化数据分别描述了整张海报的主题、前景的具体内容、中景的元素以及背景的纹理。这迫使模型在生成时必须具备极强的语义对应能力不能张冠李戴。针对Image-to-PSD任务数据则被组织成三元组Triplet原始图像、提取出的前景、移除前景后的背景。这种数据结构模拟了设计师手动修图的过程让模型学会如何从整体中剥离局部并修复留下的空洞。为了验证OmniPSD的效果研究团队进行了广泛的定量和定性实验。在Text-to-PSD任务中OmniPSD与LayerDiffuse和GPT-Image-1等现有最先进的方法进行了对比。评估指标包括FIDFréchet Inception Distance用于衡量图像真实感和CLIP Score用于衡量图文一致性。结果显示OmniPSD在各项指标上均取得了显著优势。特别是在生成带有复杂透明度效果的图层如半透明的纱裙、发光的特效时OmniPSD展现出了惊人的细节表现力而对比模型往往只能生成生硬的边缘。在Image-to-PSD任务中由于这是一个全新的任务设定即从单张图直接重构出完整的PSD结构包括被遮挡的背景目前市场上缺乏完全对标的竞品。团队设置了几个强有力的基线模型包括基于SAM2Segment Anything Model 2的分割方案。实验表明仅靠分割模型SAM2无法恢复被遮挡的背景区域得到的只是一个个补丁而OmniPSD不仅精准提取了前景还完美重绘了背景使得拆解后的图层可以随意移动而不会露出破绽。对比图中可以清晰地看到其他方案在处理复杂边缘和背景一致性上存在明显缺陷例如LayerDiffuse生成的背景往往包含前景的残影或者结构混乱而OmniPSD生成的各个图层不仅清晰而且组合在一起时天衣无缝。对于设计师而言能够直接生成可编辑的源文件意味着AI不再只是灵感参考工具而是真正进入了生产管线。这种技术有潜力改变广告设计、游戏美术UI制作以及电商海报生成的流程。设计师可以先用Image-to-PSD功能拆解已有的素材快速替换背景或调整构图或者直接用Text-to-PSD功能生成一套基础素材再在此基础上进行精细化调整。未来的图像生成必然是结构化、语义化且高度可控的。当AI开始懂得图层的逻辑设计的边界将被无限拓宽。参考资料https://arxiv.org/abs/2512.09247https://showlab.github.io/OmniPSD/END