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- Introduced the two-times upscale specification detailing requirements for unified output, fixed model presets, arbitrary dimensions, and consistent job behavior. - Added scenarios for existing models, repeated upscale, and handling of alpha preservation. - Created the unified depth plane specification outlining geometry modes, stable interface, and asset evaluation. - Defined scenarios for mode switching, relief and camera preservation, and validation of delivered assets.
2.1 KiB
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1. 原型与动态配置验收
- 1.1 在项目外将完整 MoGe 3 拆为骨干与细化 ONNX，使用固定 256×192 / 1200 tokens 在 CPU 和 DirectML 上运行三张图、三次细化，保存参考比较及耗时记录。
- 1.2 将骨干扩展为动态输入尺寸和可变 token 数，用同一组 ONNX 资产连续运行不同宽高比、分析尺寸与分辨率等级，验证输出尺寸遵循现有契约。
- 1.3 定位原型中较大像素误差，确定后续验收容差，在 CPU 与 DirectML 验证动态配置及 90 度 FOV，记录精度、实际执行路径、耗时与内存峰值。
- 1.4 汇总动态配置、精度、性能及平台支持矩阵；完整验收通过后进入第 2 阶段，未通过项保留具体实验结论。
2. 模型资产与推理
- 2.1 将已验证的转换方案整理至 tools/models，固定离线依赖，重新导出并通过相同精度验收以验证可复现性。
- 2.2 登记 MOGE3_VITL 的全部 ONNX 图及外部数据文件，验证大小和哈希，测试下载成功、失败、取消与就绪判断。
- 2.3 将双图、邻域生成和三次细化封装在 MoGe 3 ONNX 模块，仅增加必要推理分派；测试现有参数、输出尺寸、内参、有效性及分辨率等级传递。
- 2.4 更新会话缓存和释放，测试模型交替、连续帧复用与失败后恢复，确认正式环境不需 Torch 或 Triton。
3. 工作流接入与验收
- 3.1 在现有模型登记与枚举中加入新选项，测试旧模型键和默认值保持、新模型选择及设备错误提示，核对继续使用既有 Job 参数。
- 3.2 在深度平面、裁切与全景的必要调用点接入分派，复用现有 Operator 和节点资产，运行产物、90 度 FOV、Alpha、取消与融合回归测试。
- 3.3 在正式 ONNX Runtime 环境运行完整工作流并记录结果，在支持矩阵中的其他平台完成对应验收。（Windows 与 Linux 已通过，macOS 见 validation.md。）
- 3.4 检查依赖、Manifest 和打包测试的一致性，运行相关测试与全量 pytest，确认正常退出及最终差异范围。