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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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# Remove Background
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Remove Background 从当前 Image Empty 准备单图或多帧输入，运行 BEN2 生成前景 Alpha，再用结果 Image 替换原图。
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## 执行过程
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```mermaid
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flowchart TD
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Empty["Image Empty"] --> Prepare["准备图片、视频或序列输入"]
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Prepare --> Job["remove-background Job"]
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Job --> Frames["逐帧运行 BEN2"]
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Frames --> Result["写出 PNG 结果序列"]
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Result --> Import["创建结果 Image"]
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Import --> Replace["替换 Empty.data"]
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```
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Packed 图片和内存中修改过的单图会先导出临时文件；文件图片、视频和序列沿用原路径。
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## 节点说明
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### 准备媒体输入
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入口是 `operators/remove_background.py` 中的 `RemoveImageBackground`。它检查当前对象、AI Environment 和帧数，再调用 `common/image_data.py` 的 `prepare_image_input()`。多帧输入会先写入 Scene 中的抽帧设置。
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准备完成后，内部 Operator `RunBackgroundRemoval` 保存输入路径、源对象名和临时文件清理标记。
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### 运行 BEN2
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`RunBackgroundRemoval` 提交 `remove-background` Job。`server/jobs/remove_background.py` 使用公共媒体输入层展开单图、视频或序列，并逐帧调用 `server/models/ben2.py`。
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BEN2 推理前先用源 Alpha 屏蔽透明区域，模型输出的前景 Alpha 再与源 Alpha 合成，RGB 保持源图内容。多帧结果按连续文件名写入 Job 目录。
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### 导入并替换结果
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Job 返回后，`remove_background.py` 的 `apply_background_response()` 调用 `common/image_data.py` 创建单图或序列 Image，并恢复源 Image User 的帧起点、偏移和循环设置。
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`replace_empty_image()` 随后替换 `Empty.data`，提交一个 Remove Background Undo 步骤，并清理本次创建的临时输入。
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