NeuralStudio不支持图像图层合并，因其是AI建模平台而非图像编辑软件；需通过外部工具预处理、多输入网络融合、Python脚本合成或调用预训练API实现类似效果。
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如果您在NeuralStudio中尝试执行图层合并操作，但发现界面无标准图层面板或常规合并命令，则可能是由于NeuralStudio并非图像编辑软件，而是面向自动化机器学习与神经网络建模的AI开发平台。它不提供Photoshop类的图层概念或视觉合成功能。以下是在NeuralStudio环境中处理“图层”相关需求的替代性易行做法：
一、确认NeuralStudio无原生图层合并功能
NeuralStudio SEZC平台基于Azure云服务，核心能力聚焦于数据准备、自动机器学习（AML）、神经网络训练与部署，其UI中不存在图层面板、蒙版、合并可见图层等图像处理机制。所谓“图层”在该平台语境下通常指神经网络中的网络层（如卷积层、全连接层），而非PS中的可视化图层。
1、访问neuralstudio.ai官网，查阅最新文档与界面截图。
2、登录NeuralStudio控制台，在“Model Builder”或“Pipeline Editor”中检查组件面板，确认无“Layer Merge”“Flatten Layers”等选项。
3、在“Data Preparation”模块中查看预处理节点类型，仅支持标准化、编码、采样等操作，不支持像素级图层叠加或合成。
二、将图像图层任务迁移至兼容工具链
当项目涉及图像合成、蒙版融合、多图层编辑等需求时，NeuralStudio需与专业图像处理工具协同工作。该做法保留NeuralStudio的AI建模优势，同时利用外部工具完成视觉层操作。
1、在Photoshop中完成图层合并：使用Shift + Ctrl + E（合并可见图层）或Ctrl + E（向下合并）生成最终图像文件。
2、导出处理后的单层图像（如PNG或JPEG格式），作为NeuralStudio训练/推理的数据输入源。
3、在NeuralStudio的“Data Upload”模块中上传该图像，用于图像分类、目标检测等下游AI任务。
三、在NeuralStudio中模拟“图层叠加”逻辑
若需在模型内部实现类似多源特征融合的效果，可通过构建多输入神经网络结构达成，此为对“图层合并”概念的语义适配，而非图形操作。
1、在“Pipeline Editor”中添加两个独立的“Image Input”节点，分别接入不同来源的预处理图像张量。
2、为每个输入路径配置对应的特征提取子网络（如CNN分支）。
3、使用“Concatenate Layer”或“Add Layer”节点将两个分支输出张量沿指定维度合并，实现特征级‘图层融合’。
四、调用外部API封装图像处理能力
通过NeuralStudio支持的Python脚本节点集成OpenCV或PIL库，直接在训练流水线中执行图像图层操作，绕过GUI限制。
1、在“Custom Code”节点中编写Python脚本，加载两张图像并执行alpha混合、蒙版遮罩或加权叠加。
2、使用PIL.Image.composite()或cv2.addWeighted()函数完成像素级合成。
3、将合成结果保存为临时文件路径，并传递给后续AI处理节点，确保路径在NeuralStudio沙箱环境中可读写。
五、使用预训练模型替代手动图层操作
对于常见图像合成任务（如人像抠图+背景替换），可直接调用NeuralStudio内置或第三方托管的端到端模型，避免本地图层管理。
1、在“Model Registry”中搜索“portrait segmentation”或“background removal”模型。
2、部署该模型为实时API端点，传入原始图像后直接获取已合成的前景-背景分离结果。
3、将API返回的合成图像字节流解析为NumPy数组，送入下游分类或增强模块，跳过所有中间图层操作步骤。
