Add new functionality for image rectification and depth metadata handling

- Implemented a preview tool for rectifying images with interactive aspect controls in `preview.py`.
- Added tests for depth metadata loading to ensure consistent schema usage in `test_depth_metadata.py`.
- Developed comprehensive tests for cutout calibration processes in `test_cutout_calibration.py`, including stability checks and depth calibration.
- Created tests for frame compositing operations in `test_frame_compositing.py`, ensuring correct handling of depth and transparency.
- Introduced material slot inheritance functionality in `material_slots.py` to manage geometry material assignments.
- Built shared shader nodes for material processing in `shader.py`, including roughness and bump mapping setups.

docs/internals/operators/remove-background.md

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 # Remove Background
 
-Remove Background 从当前 Image Empty 准备单图或多帧输入，运行 BEN2 生成前景 Alpha，再用结果 Image 替换原图。
-
-## 执行过程
+`operators/remove_background.py` 从 Image Empty 或当前 Shader Image Texture 准备输入。`RemoveImageBackground` 协调设置与输入，`RunBackgroundRemoval` 提交 Job 并应用结果。
 
 ```mermaid
 flowchart TD
-    Empty["Image Empty"] --> Prepare["准备图片、视频或序列输入"]
-    Prepare --> Job["remove-background Job"]
-    Job --> Frames["逐帧运行 BEN2"]
-    Frames --> Result["写出 PNG 结果序列"]
-    Result --> Import["创建结果 Image"]
-    Import --> Replace["替换 Empty.data"]
+    A[ImageEditTarget 取得编辑目标] --> B[准备图像输入]
+    B --> C[remove-background Job]
+    C --> D[所选背景模型生成前景 Alpha]
+    D --> E{输入类型}
+    E -- 普通媒体 --> F[PNG 结果序列]
+    E -- HDR --> G[alpha.npy]
+    F --> H[应用结果与 Undo]
+    G --> H
 ```
 
-Packed 图片和内存中修改过的单图会先导出临时文件；文件图片、视频和序列沿用原路径。
+`server/jobs/remove_background.py` 展开媒体并调用 `server/models/background.py`，支持 BiRefNet 和 BEN2。模型前景 Alpha 与源 Alpha 合成。
 
-## 节点说明
-
-### 准备媒体输入
-
-入口是 `operators/remove_background.py` 中的 `RemoveImageBackground`。它检查当前对象、AI Environment 和帧数，再调用 `common/image.py` 的 `prepare_image_input()`。多帧输入会先写入 Scene 中的抽帧设置。
-
-准备完成后，内部 Operator `RunBackgroundRemoval` 保存输入路径、源对象名和临时文件清理标记。
-
-### 运行 BEN2
-
-`RunBackgroundRemoval` 提交 `remove-background` Job。`server/jobs/remove_background.py` 使用公共媒体输入层展开单图、视频或序列，并逐帧调用 `server/models/ben2.py`。
-
-BEN2 推理前先用源 Alpha 屏蔽透明区域，模型输出的前景 Alpha 再与源 Alpha 合成，RGB 保持源图内容。多帧结果按连续文件名写入 Job 目录。
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-### 导入并替换结果
-
-Job 返回后，`remove_background.py` 的 `apply_background_response()` 调用 `common/image.py` 创建单图或序列 Image，并恢复源 Image User 的帧起点、偏移和循环设置。
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-`replace_empty_image()` 随后替换 `Empty.data`，提交一个 Remove Background Undo 步骤，并清理本次创建的临时输入。
+普通结果通过 `ImageEditTarget` 保留共享图像引用与帧设置。HDR 使用 `common/hdr_image.py` 的 `HdrBackgroundInput` 准备分析输入，并将返回 Alpha 应用于原浮点 RGB。Operator 负责临时输入清理。