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- Implement sync_models.py for preparing and uploading ONNX artifacts. - Create build_node.py for building and validating Blender scripts. - Add docs.py for building and previewing documentation with Mike or MkDocs. - Introduce model_exports.py for exporting PyTorch models to ONNX format. - Develop pack.py for packaging the project with dependencies for different platforms. - Add test_sync_models.py to validate sync_models functionality. - Add test_tool_commands.py to ensure repository tools have correct command scripts. - Initialize tools package with __init__.py.
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# Debug Operator
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Debug Operator 从面板中的模型参数发起一次原始推理，把结果文件写入 Job 目录并打开目录供开发者检查。
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## 执行过程
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```mermaid
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flowchart TD
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Panel["Debug 面板"] --> Operator["选择模型 Debug Operator"]
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Operator --> Request["读取 Scene 参数"]
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Request --> Job["提交对应 Debug Job"]
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Job --> Output["写出原始预测产物"]
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Output --> Directory["打开 Job 目录"]
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```
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DA3、MoGe-2、BEN2 和 Upscale 都走这条调试路径，用于验证模型、设备、请求参数和输出格式。
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## 节点说明
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### 从 Debug 面板进入
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入口显示在 `src/anyimage/panel.py`，四个 Operator 定义在 `operators/debug.py`：`DebugDa3`、`DebugMoge2`、`DebugBen2` 和 `DebugUpscale`。它们读取 `Scene.anyimage_settings` 中的输入路径、设备、模型和分辨率参数，并检查 Environment 与模型是否可用。
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### 提交原始推理
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`debug.py` 分别提交 `debug-da3`、`debug-moge2`、`debug-ben2` 和 `debug-upscale` Job。Server 侧由 `server/jobs/debug_predictions.py` 接收请求，再调用相应模型适配器。
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DA3 和 MoGe-2 的可视化与数组输出由 `server/outputs/debug_da3.py`、`server/outputs/debug_moge2.py` 写出；BEN2 与 Upscale 保存模型返回的图片结果。
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### 查看结果
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任务完成后，`debug.py` 的 `_open_job_directory()` 调用 Blender 的路径打开操作，直接显示该 Job 的目录。
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