在計算機視覺領域，生成圖像的大規(guī)模模型已經變得越來越重要。然而，在這些模型中，能夠生成透明圖像或帶有透明度分層的圖像的技術卻并不多見。盡管市場對這類技術的需求很大，但相關的研究卻相對較少。

為了填補這一空白，ContorlNet的作者們推出了一項名為LayerDiffusion的項目。這個項目利用已經過預訓練的潛在擴散模型，創(chuàng)造出能夠生成透明圖像的模型。LayerDiffusion不僅能生成單獨的透明圖像，還能生成多層透明圖層，為用戶提供了更多的創(chuàng)意空間。

LayerDiffusion的核心技術被稱為“潛在透明度”。它通過整合透明度（即alpha通道）到預訓練模型的潛在結構中，使得模型能夠生成帶有透明度的圖像。這樣做的好處是，它幾乎不改變模型原有的潛在分布，從而保持了模型的高質量輸出能力。

在訓練模型時，研究人員采用了涉及人機互動的方法，收集了大量透明圖像層數據。這些數據使得模型能夠更好地理解和生成透明圖像。實驗結果顯示，潛在透明技術不僅可以應用于各種開源圖像生成器，還可以適配多種條件控制系統，實現不同應用場景下的層生成和結構控制。

一項用戶研究發(fā)現，用戶更喜歡直接生成的透明內容，而不是之前的臨時解決方案（如先生成圖像再進行摳圖處理）。生成的透明圖像在質量上甚至可以與真實的商業(yè)級透明素材相媲美，如Adobe Stock提供的素材。

LayerDiffusion的出現，不僅為我們提供了一種新的圖像生成技術，還為我們帶來了更多的創(chuàng)意和可能性。它讓我們能夠更方便地生成透明圖像，為設計、廣告、游戲等領域帶來了更多的便利和可能性。