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# Qwen-Image-Layered ComfyUI ワークフロー例

> Qwen-Image-Layered は、画像を複数の RGBA レイヤーに分解できるモデルであり、レイヤー分解を通じて本質的な編集可能性を実現します。

**Qwen-Image-Layered** は、アリババ社の通義千問（Qwen）チームが開発したモデルで、入力画像を複数の RGBA レイヤーに分解することができます。このレイヤー化された表現により、本質的な編集可能性が実現されます：各レイヤーを他のコンテンツに影響を与えることなく独立して操作できます。

**主な特長**：

* **本質的な編集可能性**：各レイヤーを他のコンテンツに影響を与えることなく独立して操作可能
* **高忠実度の基本操作**：サイズ変更、再配置、色変更をサポート。意味的コンポーネント間で物理的に分離された状態を維持
* **可変レイヤー数の分解**：固定数のレイヤーに限定されず、必要に応じて 3、4、8、あるいはそれ以上のレイヤーへと分解可能
* **再帰的分解**：任意のレイヤーをさらに細分化でき、無限の分解深度を実現

**関連リンク**：

* [Hugging Face](https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Image-Layered)
* [研究論文](https://arxiv.org/abs/2512.15603)
* [ブログ記事](https://qwenlm.github.io/blog/qwen-image-layered/)

## Qwen-Image-Layered ワークフロー

<a className="prose" target="_blank" href="https://raw.githubusercontent.com/Comfy-Org/workflow_templates/refs/heads/main/templates/image_qwen_image_layered.json" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#0078D6', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold', marginRight: '10px'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>JSON ワークフローファイルをダウンロード</p>
</a>

<a className="prose" target="_blank" href="https://cloud.comfy.org/?template=image_qwen_image_layered&utm_source=docs" style={{ display: 'inline-block', backgroundColor: '#28a745', color: '#ffffff', padding: '10px 20px', borderRadius: '8px', borderColor: "transparent", textDecoration: 'none', fontWeight: 'bold'}}>
  <p className="prose" style={{ margin: 0, fontSize: "0.8rem" }}>ComfyUI Cloud で実行</p>
</a>

<Tip>
  <Tabs>
    <Tab title="ローカルユーザー">
      ComfyUI が最新版に更新されていることを確認してください。

      * [ComfyUI のダウンロード](https://www.comfy.org/download)
      * [更新手順](/ja/installation/update_comfyui)

      このガイドで紹介するワークフローは、[ワークフローテンプレート](/ja/interface/features/template)から入手できます。
      テンプレート内に該当のワークフローが見つからない場合、ComfyUI のバージョンが古くなっている可能性があります。

      ワークフローを読み込んだ際にノードが欠落している場合の考えられる原因：

      1. 最新の ComfyUI（Nightly 版）を使用していない
      2. 起動時に一部のノードのインポートに失敗している
    </Tab>

    <Tab title="クラウドユーザー">
      * [Cloud](https://cloud.comfy.org) は、ComfyUI の安定版リリース後に更新されます。

      したがって、このドキュメントでコアノードが見つからない場合、それは新しいコアノードがまだ最新の安定版にリリースされていない可能性があります。次回の安定版リリースをお待ちください。
    </Tab>
  </Tabs>
</Tip>

## モデルのダウンロード先

**text\_encoders**

* [qwen\_2.5\_vl\_7b\_fp8\_scaled.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/HunyuanVideo_1.5_repackaged/resolve/main/split_files/text_encoders/qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors)

**diffusion\_models**

* [qwen\_image\_layered\_bf16.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Layered_ComfyUI/resolve/main/split_files/diffusion_models/qwen_image_layered_bf16.safetensors)

**vae**

* [qwen\_image\_layered\_vae.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Layered_ComfyUI/resolve/main/split_files/vae/qwen_image_layered_vae.safetensors)

**モデルの保存場所**

```
📂 ComfyUI/
├── 📂 models/
│   ├── 📂 text_encoders/
│   │      └── qwen_2.5_vl_7b_fp8_scaled.safetensors
│   ├── 📂 diffusion_models/
│   │      └── qwen_image_layered_bf16.safetensors
│   └── 📂 vae/
│          └── qwen_image_layered_vae.safetensors
```

## FP8 バージョン

デフォルトでは bf16 を使用していますが、これは高い VRAM を必要とします。VRAM 使用量を削減したい場合は、FP8 バージョンをご利用ください：

* [qwen\_image\_layered\_fp8mixed.safetensors](https://huggingface.co/Comfy-Org/Qwen-Image-Layered_ComfyUI/blob/main/split_files/diffusion_models/qwen_image_layered_fp8mixed.safetensors)

その後、[サブグラフ](/ja/interface/features/subgraph)内の **Load Diffusion model** ノードを更新し、このファイルを使用するように設定してください。

## レイヤーと出力

レイヤーの数は、[サブグラフ](/ja/interface/features/subgraph)内の **Empty Qwen Image Layered Latent** ノードにある `layers` ウィジェットで設定します。

このモデルはレイヤーだけでなく完全な画像も生成するため、1 回の生成は常に `layers + 1` 枚の画像にデコードされます：

| `layers`        | デコードされる画像数 | 内容                 |
| --------------- | ---------- | ------------------ |
| `0`             | 1          | 完全な画像のみ            |
| `2`（テンプレートの既定値） | 3          | 完全な画像、続いて 2 枚のレイヤー |
| `5`             | 6          | 完全な画像、続いて 5 枚のレイヤー |

**最初の画像は完全な画像であり、レイヤーではありません。** 画像からレイヤーへのワークフローでは入力画像を再現したものになるため、レイヤーだけが必要な場合は破棄してください。`layers` には `0` を指定でき、その場合はこの画像だけが得られます。

**すべてのレイヤーを合成し直すと完全な画像が再現されます。** これは確認に使えます。レイヤーを重ねても最初の画像が再現されない場合、分解は意図したとおりに機能していません。

### レイヤーが個別の画像になる仕組み

**Empty Qwen Image Layered Latent** ノードは `[batch_size, 16, layers + 1, height // 8, width // 8]` という形状の 5D Latent を確保します。レイヤーは 3 番目の軸に並び、これは映像モデルがフレームを置くのと同じ時間軸です。**LatentCutToBatch** ノードの `dim` を `t` に設定するとその軸がバッチ次元へ移されるため、**VAE Decode** の後は各レイヤーがバッチ内の個別の画像になります。

したがって、レイヤーの重なり順はバッチ内のインデックスそのものであり、インデックス 0 の完全な画像から数えます。z-index フィールドも、その順序を保持するレイヤーごとのメタデータも存在しないため、バッチを並べ替えたりフィルタリングしたりすることは、そのままレイヤーの並べ替えになります。

Qwen-Image-Layered の VAE は 4 チャンネルにデコードするため、デコードされたレイヤーはアルファチャンネルを持ちます。

## ワークフローの設定

### サンプラー設定

このモデルは処理が遅いため、オリジナルのサンプリング設定（ステップ数: 50、CFG: 4.0）では、生成時間が少なくとも2倍になります。

### 入力サイズ

入力サイズとしては、640px を推奨します。高解像度出力を希望する場合は、1024px を使用してください。

### プロンプト（任意）

テキストプロンプトは、入力画像全体の内容を記述することを目的としています——たとえば、前景オブジェクトの後ろに隠れている文字など、部分的に遮蔽されている要素も含めて指定可能です。ただし、個々のレイヤーの意味的内容を明示的に制御するためのものではありません。