nan
08309f719d
- Added a new cutout tool for selecting regions in images, allowing users to choose mesh shapes based on selected areas. - Introduced depth generation capabilities for rasterized images, including normal data extraction. - Created jobs for generating depth planes and region data, enhancing the AI data generation workflow. - Developed a selection refinement process for cutout regions, improving accuracy in generated outputs. - Established a new region module for handling rasterized image regions and their associated AI generation tasks. - Enhanced node graph builders for asset generation, facilitating smoother integration of new features.
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# Job Runtime 与 Server
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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。
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## 对应文件
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src/anyimage/
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├── runtime.py # Environment 与 JobRuntime 配置
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└── server/
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├── app.py # Job 注册和共享资源
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├── model_catalog.py # 模型声明
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├── model_download.py # 下载、校验与镜像回退
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├── model_manager.py # 模型目录与 Session 缓存
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├── media/input.py # 图片、视频和序列输入
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├── jobs/ # app.py 可提交的公开任务
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├── region/ # BEN2 Region 细化
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├── models/ # 模型适配与 ONNX 推理
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├── geometry/ # 深度反投影与法线纹理编码
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└── outputs/ # Debug Prediction 序列化
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## 任务生命周期
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```mermaid
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flowchart TD
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Request["Operator request()"] --> Runtime["JobRuntime"]
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Runtime --> Queue["单 Worker 队列"]
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Queue --> Job["app.py 注册的 Job"]
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Job --> Resource["ModelManager / Media"]
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Resource --> Directory["jobs/<job-id>/"]
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Directory --> Response["Operator response()"]
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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。
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`server/app.py` 是任务清单的唯一入口：
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| Job | 主要用途 |
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| `download-model`、`download-required-models` | 准备模型文件 |
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| `remove-background` | BEN2 透明前景 |
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| `upscale-image` | 4× 图片或帧序列 |
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| `refine-image-mask` | 为 Image Box / Lasso 细化 Region |
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| `generate-depth-plane` | 为 Depth Plane 生成颜色副本与深度场 |
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| `generate-region-data` | 按需为 Cutout Region 生成 Refine、Depth 或 Normal |
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| `debug-*` | 保存模型适配层的直接输出 |
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## 媒体输入
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`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。
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`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。
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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。
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## 模型层
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Job 只编排流程，模型适配层把不同推理 API 统一为内存对象：
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- DA3 适配为深度、置信度、相机内外参与相机点。
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- MoGe-2 适配为深度、法线、有效区域、相机内参与可选相机点。
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- BEN2 返回带 Alpha 的前景图。
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- Upscale 返回保留源 Alpha 的 4× RGBA 图。
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`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。
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## Environment 与 Storage Root
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`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。
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Storage Root 默认是 `~/.anyimage`：
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```text
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~/.anyimage/
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├── .venv/ # 独立 Environment
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├── models/ # 模型目录
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├── jobs/ # Job 产物与 job.log
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├── environment.json
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├── manifest.json
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├── install.log
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└── server.log
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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。
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各 Job 的稳定产物见 [Job 产物](outputs.md)。
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