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1. 统一 CoreML 设备协议
- 1.1 将 Blender 设备标签、Enum 值、任务参数和 ONNX Provider 映射中的
mps全部替换为coreml，删除旧值的兼容路径。 - 1.2 删除 Apple 芯片品牌解析、
sysctl调用和 M4 代际限制，按 macOS arm64/aarch64 平台提供coreml与cpu。 - 1.3 调整设备枚举测试，覆盖 M1–M4 所在的 macOS arm64、非 Apple Silicon 平台、Manifest 设备清单和旧
mps值拒绝行为。 - 1.4 在全部 Apple Silicon Mac 上默认选择 CPU，并保留 CoreML 手动选项。
2. 恢复 MoGe-2 CoreML 兼容性
- 2.1 让共享 Session 工厂默认使用普通
CoreMLExecutionProvider，同时支持可选模型级 CoreML options；显式 CoreML 选择保留 CPU fallback，CUDA arena 配置不变。 - 2.2 更新共享 ONNX Runtime 测试，验证默认配置、可选 CoreML options、显式/自动 CPU fallback 以及
mps拒绝行为。 - 2.3 让 MoGe-2 CoreML Session 传入
RequireStaticInputShapes=1且不强制MLProgram，更新测试并保持动态图片与num_tokens输入不变。
3. 文档与验证
- 3.1 更新用户设备说明和
docs/internals/runtime.md，统一使用 CoreML，并说明它由 Apple CPU、GPU 与 Neural Engine 调度而非 PyTorch MPS。 - 3.2 运行
uv run pytest tests/test_blender_addon.py tests/test_model_onnx_runtime.py tests/test_model_moge2_onnx.py tests/test_docs.py。 - 3.3 在可用的 M2 或 M4 设备选择 CoreML，分别完成 MoGe-2、BEN2 和 Upscale 的单次 smoke test，确认 MoGe-2 不再出现 CoreML 计划构建或预测执行错误。