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阿里Qwen團隊搞出的RGBA四通道技術,最近在AI圈悄悄掀起了波瀾。
剛開始聽人說“就是在RGB基礎上加了個透明度通道”,我還覺得這不是設計師的常規操作嗎?
本來想簡單歸為普通技術升級,但后來發現沒那么簡單,這玩意兒給AI裝了雙“透視眼”,直接把視覺理解的邏輯換了套打法。
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傳統模型靠RGB三通道處理圖像,背景、前景、彈窗全擠在一塊兒,重疊的地方就成了“認知盲區”,識別坐標時很容易跑偏。
這就是阿里Qwen團隊要解決的問題。他們給模型加了個Alpha透明度通道,變成了RGBA四通道。
別小看這多出來的一個通道,它在AI眼里就是“分層地圖”。
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模型能清楚分辨出哪層是彈窗,哪層是底層頁面,哪部分是背景。
這種能力不是憑空來的,團隊重構了模型的訓練邏輯,讓AI不再只接收顏色信息,還能感知到“誰擋著誰”的層級關系。
我覺得這個設計最妙的地方,不是技術多復雜,而是找對了方向。
現在多模態大模型都在拼參數規模,你追我趕的挺熱鬧,但真正能解決實際痛點的突破沒多少。
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Qwen團隊避開參數內卷,從圖像通道入手,反而找到了突破口。
有了“透視眼”,AI能干嘛?最直接的就是解決兩個行業老大難問題。
第一個是GUI自動化里的彈窗遮擋問題。
之前做自動化腳本,經常因為一個半透明遮罩或者廣告彈窗就報錯,程序員得反復調試。
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現在有了RGBA技術,AI能精準區分彈窗和底層頁面的層級,自動化腳本的報錯率大大降低,跨APP調度起來也順暢多了。
第二個是AI生圖從“死圖”變“分層圖”。
基于Qwen的技術邏輯,未來AI生圖能直接給出圖層結構,告訴你哪層是背景,哪層是主體。
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除了這兩個場景,在零件識別、貨架盤點這些現實場景里也能用得上。
AI能判斷出物體之間的壓蓋順序,這種偽3D空間感,是之前RGB模型做不到的。
很顯然,這技術不是花架子,是真能落地解決問題的。
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這技術帶來的影響,遠不止優化幾個工具那么簡單。首先是交互成本降下來了。
以前用AI處理帶遮擋的圖像,得用一大堆復雜的提示詞描述“被擋住的東西是什么樣”,現在AI自己就能通過Alpha通道剝離干擾,普通人也能輕松操作。
更重要的是,它在改變AI在生產力工具里的角色。
以前AI在設計、剪輯這些領域,頂多算個“評論員”,只能看看圖、說說話。
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現在有了層級感知能力,AI能變成“技術員”,能拆解圖像的工程結構,給視頻剪輯、3D建模這些專業工具當底層引擎。
我個人覺得,這波技術進化給行業提了個醒:AI的視覺邊界,不是靠堆像素、拼參數就能拓寬的,關鍵是讓AI理解世界的物理規則。
從RGB到RGBA,看似只是多了一個通道,實則是AI視覺從平面認知到空間理解的跨越。
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現在看來,多模態大模型的下半場,拼的可能不是誰的參數更多,而是誰能更精準地理解現實世界的規則。
阿里Qwen團隊的這步棋,算是走對了方向。
隨著技術的開源和普及,說不定會有更多行業被這種“分層思維”改變,創意和工業領域的生產效率,可能會迎來一波新的提升。
畢竟,能真正解決問題的技術,才會有長久的生命力。
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