लेयर डिफ्यूज़न एक ऐसी विधि है जो बड़े पैमाने पर पूर्व-प्रशिक्षित संभावित प्रसार मॉडल को पारदर्शी छवियाँ उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है। यह विधि एकल पारदर्शी छवि या कई पारदर्शी परतें उत्पन्न करने की अनुमति देती है। यह एक "संभावित पारदर्शिता" सीखता है, जो अल्फा चैनल पारदर्शिता को पूर्व-प्रशिक्षित संभावित प्रसार मॉडल के संभावित स्थान में एन्कोड करता है। संभावित ऑफसेट के रूप में जोड़ी गई पारदर्शिता को समायोजित करके, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल के मूल संभावित वितरण को न्यूनतम रूप से बदलकर, बड़े प्रसार मॉडल की उत्पादन-तैयारी गुणवत्ता को बनाए रखा जाता है। संभावित स्थान को ठीक करके, किसी भी संभावित प्रसार मॉडल को पारदर्शी छवि जनरेटर में बदलना संभव है। हमने मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मानव-मशीन सहयोग से एकत्रित 1 मिलियन पारदर्शी छवि परत जोड़ियों का उपयोग किया है। हम दिखाते हैं कि संभावित पारदर्शिता को विभिन्न ओपन-सोर्स छवि जनरेटर पर लागू किया जा सकता है, या विभिन्न शर्त नियंत्रण प्रणालियों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है, जिससे अग्रभूमि/पृष्ठभूमि सशर्त परत निर्माण, संयुक्त परत निर्माण, परत सामग्री संरचना नियंत्रण जैसे अनुप्रयोग प्राप्त होते हैं। उपयोगकर्ता शोध से पता चलता है कि अधिकांश मामलों (97%) में, उपयोगकर्ता हमारे द्वारा स्थानीय रूप से उत्पन्न पारदर्शी सामग्री को पिछले अस्थायी समाधानों, जैसे कि उत्पन्न करना और फिर क्रॉप करना, पसंद करते हैं। उपयोगकर्ताओं ने यह भी बताया कि हमारे द्वारा उत्पन्न पारदर्शी छवियों की गुणवत्ता एडोब स्टॉक जैसी वास्तविक वाणिज्यिक पारदर्शी संपत्तियों के बराबर है।