# Job Runtime 与 Server AnyImage 使用 BlendJob 管理独立 Python Environment、Server 进程和任务队列。Blender 侧只配置 Runtime 与提交参数;`server/` 是不依赖 `bpy` 的计算包,可以在独立解释器中导入。 ## 对应文件 ```text src/anyimage/ ├── runtime.py # Environment 与 JobRuntime 配置 └── server/ ├── app.py # Job 注册和共享资源 ├── model_catalog.py # 模型声明 ├── model_download.py # 下载、校验与镜像回退 ├── model_manager.py # 模型目录与 Session 缓存 ├── media/input.py # 图片、视频和序列输入 ├── jobs/ # app.py 可提交的公开任务 ├── region/ # BEN2 Region 细化 ├── models/ # 模型适配与 ONNX 推理 ├── geometry/ # 深度反投影与法线纹理编码 └── outputs/ # Debug Prediction 序列化 ``` ## 任务生命周期 ```mermaid flowchart TD Request["Operator request()"] --> Runtime["JobRuntime"] Runtime --> Queue["单 Worker 队列"] Queue --> Job["app.py 注册的 Job"] Job --> Resource["ModelManager / Media"] Resource --> Directory["jobs//"] Directory --> Response["Operator response()"] ``` Runtime 在首次任务或显式启动时拉起 Server。任务在队列中串行执行,进度、取消和日志由 BlendJob 提供;AnyImage Job 在阶段边界调用 `context.check_cancelled()`,并把业务产物写入当前 Job 目录。Operator 完成响应后再清理 Blender 侧为 Packed Image 准备的临时输入。 `server/app.py` 是任务清单的唯一入口: | Job | 主要用途 | | --- | --- | | `download-model`、`download-required-models` | 准备模型文件 | | `remove-background` | BEN2 透明前景 | | `upscale-image` | 4× 图片或帧序列 | | `refine-image-mask` | 为 Image Box / Lasso 细化 Region | | `generate-depth-plane` | 为 Depth Plane 生成颜色副本与深度场 | | `generate-region-data` | 按需为 Cutout Region 生成 Refine、Depth 或 Normal | | `debug-*` | 保存模型适配层的直接输出 | ## 媒体输入 `server/media/input.py` 把单图、视频和图片目录统一为有序帧路径,并用上下文管理器负责临时帧目录的生命周期。帧展开是媒体输入的内部能力,不再暴露没有业务消费者的独立 Job。`server/media/resolution.py` 提供默认 `2048` 的共用输入长边限制;Upscale Operator 只允许长边小于该值的当前 Image 进入正式任务,Depth Plane 与 Cutout 则只限制模型分析输入,不降低颜色贴图分辨率。 `generate-depth-plane` 与 `generate-region-data` 只接受一帧,因此 Depth Plane 与 Cutout 都是静态图工作流。Remove Background 与 Upscale 通过同一媒体入口处理单图、视频和序列帧。 公开 Job 按稳定的计算边界划分,不按界面入口机械映射。Depth Plane 使用 `jobs/generate_depth_plane.py`,Cutout 使用 `jobs/generate_region_data.py`,四个 Debug Job 共享 `jobs/debug_predictions.py`。Job 只负责协议和编排;可复用的输入、AI Region、模型与几何数据能力分别位于 `media/`、`region/`、`models/` 和 `geometry/`,Job 之间不互相导入实现。 ## 模型层 Job 只编排流程,模型适配层把不同推理 API 统一为内存对象: - DA3 适配为深度、置信度、相机内外参与相机点。 - MoGe-2 适配为深度、法线、有效区域、相机内参与可选相机点。 - BEN2 返回带 Alpha 的前景图。 - Upscale 返回保留源 Alpha 的 4× RGBA 图。 `ModelManager` 管理下载目录和 ONNX Session。缓存按 BEN2、几何模型和 Upscale 三个族分开;每个族只保留最近一次使用的模型与 Device,切换同族模型时释放旧 Session。这样连续任务可以复用模型,同时避免同一类模型重复占用资源。 ## Environment 与 Storage Root `runtime.py` 声明 Python 3.12 环境和固定版本的 NumPy、Pillow、PyAV、trimesh、Hugging Face Hub 与 ONNX Runtime。Windows 安装 DirectML 版本,其他平台安装标准 ONNX Runtime。首次安装后依次下载默认 MoGe-2、BEN2 和 Real-ESRGAN WDN 模型。 Storage Root 默认是 `~/.anyimage`: ```text ~/.anyimage/ ├── .venv/ # 独立 Environment ├── models/ # 模型目录 ├── jobs/ # Job 产物与 job.log ├── environment.json ├── manifest.json ├── install.log └── server.log ``` Storage Root 由扩展偏好设置提供给 Runtime。切换路径等同于切换整套 Environment、模型和任务数据,不会自动迁移旧目录。 各 Job 的稳定产物见 [Job 产物](outputs.md)。