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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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# Upscale
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Upscale 从当前 Image Empty 读取单图或多帧媒体，在输入长边允许时生成 4× RGBA 结果并替换原图。
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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"] --> Gate{"长边小于输入上限？"}
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Gate -- "否" --> Disabled["禁用或报告错误"]
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Gate -- "是" --> Prepare["准备媒体输入"]
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Prepare --> Job["upscale-image Job"]
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Job --> RGB["分块执行 4× RGB 推理"]
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Job --> Alpha["独立缩放 Alpha"]
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RGB --> Merge["合并 RGBA"]
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Alpha --> Merge
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Merge --> Replace["导入并替换当前 Image"]
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```
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模型只处理 RGB，Alpha 单独放大后再合并。Blender 侧在提交前检查 **Maximum AI Input Size**，Server 模型层也应用同一个输入上限。
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## 节点说明
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### 检查尺寸并准备输入
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入口位于 `operators/upscale.py`。`UpscaleImage.poll()` 读取 `preferences.py` 中的 **Maximum AI Input Size**；当前 Image 长边必须严格小于该值。菜单显示的预计尺寸来自同一文件的 `upscale_output_size()`。
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执行时，`upscale.py` 冻结当前模型和输入上限，并通过 `common/image_data.py` 准备单图、视频或序列输入。Packed Image 与内存修改结果会导出临时文件，多帧输入保留帧起点和抽帧设置。
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### 分块放大 RGB
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`UpscaleImage` 提交 `upscale-image` Job。`server/jobs/upscale.py` 展开媒体帧并逐帧调用模型；`server/models/upscale.py` 负责输入约束、RGB/Alpha 分离和结果合并，`server/models/onnx_upscale.py` 以 256 × 256 分块执行 4× ONNX 推理并带入相邻上下文。
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`server/media/resolution.py` 统一解释输入长边上限。Blender 侧要求源图长边小于该值，结果长边小于该值的四倍。
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### 合并 Alpha
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`server/models/upscale.py` 使用 Lanczos 将 Alpha 放大到目标尺寸，再与 4× RGB 合并为 RGBA。Provider 资源不足时，Server 释放当前 Upscale Session，并返回降低输入上限或改用 CPU 的提示。
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### 导入并替换结果
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响应阶段回到 `operators/upscale.py`，通过 `common/image_data.py` 读取 `upscale.*` 结果序列并替换当前 Empty。
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后续 Upscale 和 Depth Plane 都以当前结果 Image 为输入。
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