feat: Implement upscale functionality with ONNX models

- Added upscale operator to handle image upscaling by 4x using AI models.
- Introduced new jobs for upscale processing in the server, including debug and standard upscale jobs.
- Created a new ONNX model handler for upscale operations, supporting tiled inference and resource management.
- Updated tests to cover new upscale functionality, including input validation and output verification.
- Added documentation for the upscale feature, detailing usage and model options.

docs/server.md

@@ -29,11 +29,11 @@ BlendJob 提供 Runtime、HTTP transport、队列、状态和取消协议。AnyI
 ~/.anyimage/
 ├── .venv/              Python Environment
 ├── models/             ONNX 模型
-├── jobs/               任务产物
+├── jobs/               任务产物与 job.log
 ├── environment.json    环境声明
 ├── manifest.json       已安装环境指纹
 ├── install.log         安装日志
-└── server.log          Server 日志
+└── server.log          带 Job ID 的任务主线与 Server 日志
 ```
 
 更改 Storage Root 相当于切换整套 Environment、模型和任务数据。目录说明见[模型、设备与存储](models-and-storage.md)。
@@ -48,8 +48,7 @@ BlendJob 提供 Runtime、HTTP transport、队列、状态和取消协议。AnyI
 | `server/models/` | ONNX Session 与模型 Prediction |
 | `server/geometry/` | 投影、网格和 Surface 数据转换 |
 | `server/outputs/` | NPZ、EXR、PNG 与序列文件 |
-| `model_catalog.py` | Blender UI 的模型声明与本地就绪检查 |
-| `server/model_catalog.py` | Server 的模型下载与推理声明 |
+| `server/model_catalog.py` | Blender UI 与 Server 共用的模型声明 |
 
 调用方向从 Job 指向媒体、模型、几何和输出模块。模型层返回内存数据，输出层管理文件，Blender 数据始终由 Operator 的 Response 创建。
 
@@ -68,14 +67,15 @@ Image Box 与 Lasso 的 `Refine Selection` 使用 `refine-image-mask` Job。它
 - MoGe-2 ViT-S、ViT-B、ViT-L Normal
 - DA3 Small、DA3 Base
 - BEN2 Base
+- Real-ESRGAN General WDN x4v3、SAFMN Real x4、Real-ESRGAN x4plus
 
-Debug 任务另外支持 Real-ESRGAN General x4v3；它只提供模型直通测试，不属于正式功能。
+Upscale 使用上述三档 4× RGB 模型。正式 `upscale-image` Job 把结果写成 `upscale.0001.png` 起的序列并回写为 `.upscale` Image 数据块；对应 Debug Job 保留模型直通输出，便于横向比较。
 
-首次安装会下载 MoGe-2 ViT-S Normal 与 BEN2 Base。Real-ESRGAN General x4v3 由扩展偏好设置按需下载。模型保存在 `models/`，可由多个 Blender 版本共享。Server 缓存 BEN2、Real-ESRGAN 和最近使用的一个深度模型，以控制内存占用。
+首次安装会下载 MoGe-2 ViT-S Normal、BEN2 Base 与默认的 Real-ESRGAN General WDN x4v3。SAFMN Real x4 和 Real-ESRGAN x4plus 可在扩展偏好设置按需下载。模型保存在 `models/`，可由多个 Blender 版本共享。Server 会复用连续任务所需的同一 Session；切换模型族时释放旧 Session，推理资源异常时立即卸载当前高清 Session。
 
-模型下载优先使用 Hugging Face，并以 OmooLab 镜像作为回退。AnyImage 用同一个准备 Operator 封装 BlendJob 安装任务，并按状态显示 `Set Up AI Environment…` 或 `Download Required Models…`；`Use Mirror` 属性只影响 Environment Bootstrap，不改变模型下载策略。Blender UI 通过同一个状态函数检查 Environment 指纹与默认模型文件：缺 Environment 时执行完整安装，只有默认模型缺失时仅提交补齐模型任务。
+模型按目录声明的 Hugging Face 仓库下载，并以 OmooLab 镜像作为回退；未声明 Hugging Face 仓库的模型直接使用镜像。AnyImage 用同一个准备 Operator 封装 BlendJob 安装任务，并按状态显示 `Set Up AI Environment…` 或 `Download Required Models…`。
 
-`debug-realesrgan-general-x4v3` 将每张输入的完整 RGB 动态尺寸张量直接送入 ONNX，并把 4× 返回保存为 `prediction*.png`。该 Job 不实现 tile、强度混合、Alpha 合成或 Blender 结果导入。
+`upscale-image` 与 `debug-upscale` 共用模型推理。三个模型在模型层分块处理任意宽高输入；正式 Job 还应用输出上限、保留 Alpha 并导入 Blender。
 
 ## 任务生命周期
 
@@ -83,6 +83,8 @@ Server 在第一次提交 Job 或手动 Start 时启动。任务进入单 Worker
 
 Job 被接受时，Runtime 创建 opaque ID 和对应目录。进度保存在 Server 内存中，Blender 定期轮询状态。取消会在下载分块或一次 ONNX 调用结束后的检查点生效。
 
+`server.log` 记录带时间、Job ID 与 Job Type 的排队、开始、成功、取消和失败主线，以及 Server 自身异常。Handler 细节与完整 traceback 写入对应 `jobs/<job-id>/job.log`，因此可先从主线定位 Job ID，再查看单个任务。
+
 Blender 正常退出或禁用扩展时会停止所属 Server；Server 也监视父进程，在异常退出后自行结束。
 
 Environment 安装发生在 Server 启动前，使用 `install.log` 记录过程。安装完成后的模型下载是普通 Job，与推理共享队列、进度和取消机制。