Qwen-Image-Layered 图层控制拆分，帮助用户利用 Qwen-Image-Layered 模型将图片分解为各个组成部分。该流程特别适合需要隔离图像特定部分以便进一步处理或分析的艺术家和设计师。流程从 LoadImage 节点加载图片开始，通过 ImageScaleToMaxDimension 节点调整尺寸。核心节点 f754a936-daaf-4b6e-9658-41fdc54d301d 利用 Qwen-Image-Layered 模型进行分解。
该工作流技术上非常健壮，允许对图像图层进行精确控制，并可通过 SaveImage 节点保存。MarkdownNote 节点用于记录流程和提供操作指引。分层分解适用于需要细致编辑的场景，如平面设计、数字艺术，甚至科学成像中对特定特征的隔离和分析。
API
通过代码使用此工作流
每个 Comfy 工作流都是一个 JSON 图。下面的内容就是此工作流的完整数据，ComfyUI 运行时也是如此——你可以从该 URL 获取、放入版本控制，或在 ComfyUI 中加载并逐节点运行。
使用 Comfy SDK 从 TypeScript 或 Python 运行。相同代码可用于 Comfy Cloud 或你自托管的 ComfyUI——只需更改基础 URL。
// Install (beta)
npm i @comfyorg/sdk
// Run "Qwen-Image-Layered 控制分解" (TypeScript)
import { Comfy } from "@comfyorg/sdk";
const client = new Comfy({ apiKey: "comfyui-..." });
// This workflow, exported in API format (see note below)
const wf = await client.workflows.fromFile("image_qwen_image_layered_control_api.json");
const asset = client.assets.fromFile("input.png");
wf.setInput("74", "image", asset); // LoadImage
const job = await client.run(wf);
await job.getOutputs("60")[0].toFile("output.png"); // SaveImageSDK 需要 API 格式的工作流：在 ComfyUI 中打开此工作流，使用 文件 → 导出工作流（API）。
常见问题
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