# Upscale

Upscale 从当前 Image Empty 读取单图或多帧媒体，在输入长边允许时生成 4× RGBA 结果并替换原图。

## 执行过程

```mermaid
flowchart TD
    Empty["Image Empty"] --> Gate{"长边小于输入上限？"}
    Gate -- "否" --> Disabled["禁用或报告错误"]
    Gate -- "是" --> Prepare["准备媒体输入"]
    Prepare --> Job["upscale-image Job"]
    Job --> RGB["分块执行 4× RGB 推理"]
    Job --> Alpha["独立缩放 Alpha"]
    RGB --> Merge["合并 RGBA"]
    Alpha --> Merge
    Merge --> Replace["导入并替换当前 Image"]
```

模型只处理 RGB，Alpha 单独放大后再合并。Blender 侧在提交前检查 **Maximum AI Input Size**，Server 模型层也应用同一个输入上限。

## 节点说明

### 检查尺寸并准备输入

入口位于 `operators/upscale.py`。`UpscaleImage.poll()` 读取 `preferences.py` 中的 **Maximum AI Input Size**；当前 Image 长边必须严格小于该值。菜单显示的预计尺寸来自同一文件的 `upscale_output_size()`。

执行时，`upscale.py` 冻结当前模型和输入上限，并通过 `operators/common/image_data.py` 准备单图、视频或序列输入。Packed Image 与内存修改结果会导出临时文件，多帧输入保留帧起点和抽帧设置。

### 分块放大 RGB

`UpscaleImage` 提交 `upscale-image` Job。`server/jobs/upscale.py` 展开媒体帧并逐帧调用模型；`server/models/upscale.py` 负责输入约束、RGB/Alpha 分离和结果合并，`server/models/onnx_upscale.py` 以 256 × 256 分块执行 4× ONNX 推理并带入相邻上下文。

`server/media/resolution.py` 统一解释输入长边上限。正式 Upscale 在 Blender 侧直接禁用超限图片，因此不会进入预缩放路径，输出长边小于上限的四倍；模型层仍保留同一限制作为任务边界。

### 合并 Alpha

Alpha 不进入模型，由 `server/models/upscale.py` 使用 Lanczos 放大到目标尺寸，再与 4× RGB 合并为 RGBA。Provider 资源不足时，Server 释放当前 Upscale Session，并返回降低输入上限或改用 CPU 的提示。

### 导入并替换结果

响应阶段回到 `operators/upscale.py`，通过 `operators/common/image_data.py` 读取 `upscale.*` 结果序列并替换当前 Empty。源 Image 没有其他用户且未启用 Fake User 时会被清理并由结果继承名称；存在其他用户时只替换当前 Empty 的引用。

结果不添加 Upscale 专属数据块后缀，也不保留来源引用。后续再次 Upscale 或转换 Depth Plane 时，读取的都是当前结果 Image。