LayerDiffusion 是一种使大规模预训练潜在扩散模型能够生成透明图像的方法，它通过学习和编码“潜在透明度（latent transparency）”，使得大规模预训练的潜在扩散模型能够生成透明图像，并支持生成多个透明图层，从而为用户提供高质量的透明图像生成。LayerDiffusion的实现使得大规模预训练的Stable Diffusion模型能够生成透明图像。此外，LayerDiffusion支持基于SD微调的模型，进一步扩展了其应用范围。

LayerDiffusion Github地址：https://github.com/layerdiffusion/LayerDiffusion

LayerDiffusion 的潜在应用包括：

图像编辑：LayerDiffusion 可用于编辑图像以添加透明度、创建蒙版和抠图。

图像合成：LayerDiffusion 可用于合成图像以创建具有多个对象的场景或具有叠加效果的图像。

图像设计：LayerDiffusion 可用于设计图像以创建具有透明度的徽标、图标和其他图形元素。

图像可视化：LayerDiffusion 可用于可视化数据以创建具有透明度的图表、图形和其他数据表示形式。

基于LayerDiffusion也衍生出了两款比较火的插件：Comfyui-LayerDiffusion 和 sd-forge-layerdiffusion