据小易智创xiaoyizc.com（不可错过的AI创业项目）观察：LayerDiffusion，现已更名为LayerDiffuse，是由斯坦福大学的研究人员Lvmin Zhang和Maneesh Agrawala共同开发的一项前沿技术。这项技术利用了大型预训练的潜在扩散模型（例如Stable Diffusion），旨在快速生成透明图像。其独特之处在于引入了“潜在透明度”的概念，这一概念通过编码图像的alpha通道透明度信息，使得传统上用于生成非透明图像的模型，能够轻松创造出带有透明度的作品。
借助LayerDiffusion，用户无需再费力地先生成图像后再使用其他AI工具进行抠图，而是可以直接生成背景透明的免抠图像，极大提升了工作效率。此技术不仅能够创建单个透明图像，还支持生成多个独立的透明图层，用户可以根据需要灵活组合这些图层，构建出复杂的场景。
更令人兴奋的是，LayerDiffusion允许条件控制生成，这意味着用户可以根据透明图像生成特定的前景或背景。此外，通过与ControlNet控制框架结合，用户还可以对图层内容进行精确的结构控制，从而实现理想的布局和形状。
LayerDiffusion还具备迭代组合图层的能力，能够通过背景条件前景模型反复组合多个层，逐步创建出任意数量的透明图层。最终，它所输出的图像质量也极为卓越，通过将透明度作为潜在偏移量加入预训练模型，确保每一幅作品都能令人惊艳。
综上所述，LayerDiffusion将彻底改变透明图像生成的方式，助力设计师、艺术家以及任何需要处理透明图像的人士。
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