feat: Implement ONNX model inference for BEN2, Depth Anything 3, and MoGe

- Added `ben2_onnx.py` for BEN2 ONNX inference with preprocessing.
- Introduced `da3_onnx.py` for Depth Anything 3 inference, including camera projection calculations.
- Created `moge_onnx.py` for MoGe-2 ONNX inference and post-processing.
- Implemented shared ONNX Runtime session helpers in `onnx_runtime.py`.
- Added model synchronization script `sync_models.py` for downloading and verifying ONNX models.
- Developed unit tests for BEN2, Depth Anything 3, and MoGe ONNX models to ensure functionality.
- Updated `vendor.lock.toml` to remove unused artifacts.

docs/development.md

@@ -12,11 +12,10 @@ uv run python pack.py
 
 ```text
 .
-├── vendor.lock.toml        第三方构建输入的版本、URL 与 SHA-256
-├── prepare_vendor.py       下载并校验第三方构建输入
+├── vendor.lock.toml        各平台 uv 的版本、URL 与 SHA-256
+├── prepare_vendor.py       下载并校验各平台 uv
 ├── pack.py
-├── patches/                进入 Git 的 DA3 源码覆盖文件
-├── vendor/                 不进入 Git 的下载缓存；本地调试也直接读取这里
+├── vendor/                 不进入 Git 的 uv 下载缓存
 ├── src/
 │   └── snapform/
 │       ├── blender_manifest.toml
@@ -36,7 +35,6 @@ uv run python pack.py
 ## 上游与许可证
 
 - Depth Anything 3 代码采用 Apache 2.0。
-- BEN2 代码与模型权重采用 MIT License。
+- BEN2 ONNX 模型采用其仓库声明的 Apache 2.0 License。
 - 本 Extension 代码采用 GPL-3.0-or-later。
 - 模型权重许可证由所选 Hugging Face 模型仓库决定，Extension 下载前会在界面显示。
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