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- Added validation documentation for AI model tiers. - Introduced `background.py` for background removal logic, including inference functions for alpha and foreground extraction. - Created `onnx_birefnet.py` to handle BiRefNet model sessions and alpha inference. - Developed tests for background models, ensuring proper dispatch and session reuse. - Added tests for BiRefNet ONNX model to validate alpha output and error handling for invalid values. - Implemented model export scripts for BiRefNet and HAT Sharper, ensuring proper weight compression and licensing. - Created `deform_sampling.py` for deformable convolution operations used in BiRefNet. - Added utility functions for compressing ONNX weights without altering graph arithmetic. - Introduced a reference plane node for depth field adjustments in geometry processing.
2.3 KiB
2.3 KiB
Purpose
确保正式模型目录、本地资产准备和远端镜像对应同一套可验证资源，并在模型退役时明确清理其源码登记、开发权重缓存及远端对象，使用户下载和开发工具持续使用有效模型。
ADDED Requirements
Requirement: 资产准备与发布跟随正式清单
model prepare 和 model sync SHALL 覆盖九款正式模型的完整文件集合，对每个文件验证大小和 SHA-256；缺失、损坏或无法验证的资产 SHALL 明确失败。
Scenario: 新模型资产损坏
- WHEN HAT 或 BiRefNet 的本地文件与登记大小或哈希不一致
- THEN 准备或发布失败，该模型不被标记为完整就绪
Scenario: 新镜像验收
- WHEN 新模型上传到 R2
- THEN 使用实际下载来源回读并校验完整文件，记录每款模型的来源、大小、哈希和就绪结果
Requirement: 退役资源在各发布入口一致移除
DA3 全部现存变体、MoGe-2 ViT-L Normal、SAFMN 和 PiSA-SR SHALL 从正式模型集合、自动准备、下载和生产推理入口退役；对应专用源码、导出登记与专用构建依赖 SHALL 清理。
Scenario: 执行正式准备命令
- WHEN 完成本次模型调整后运行模型准备或同步
- THEN 只准备和发布九款正式模型，不下载、导出或上传退役模型
Requirement: 远端和本地退役清理采用明确对象清单
本次退役清理 SHALL 在新模型通过发布验收后执行。清理前 SHALL 列出并保存归属于退役模型的本地目录、开发缓存文件与 R2 对象键，仅操作核对过的目标，并在结束后复查对象存在性。
Scenario: 清理 DA3 远端残留
- WHEN R2 中仍存在未列入正式模型清单的 DA3 变体
- THEN 将归属已确认的 DA3 对象纳入本次退役清单、删除并复查，不能将停止上传视为删除完成
Scenario: 相邻目录包含其他资源
- WHEN 模型目录或桶内同时存在保留模型、其他对象或用户产物
- THEN 清理范围严格限定于已列出的退役目标，其他资源保持原样
Scenario: 部分对象清理失败
- WHEN 本地或 R2 删除未能完整完成
- THEN 记录成功与失败目标，报告未完成项，并在复查全部通过前保持退役任务未完成