Android AI 图像超分辨率应用。NCNN / ONNX Runtime 双引擎，支持用户导入第三方模型；超大图流式输出，突破单张 Bitmap 内存上限。
- 双引擎
- NCNN（内置 Real-CUGAN 模型，CPU）：2x/3x/4x + GFPGAN 人脸修复，C++ 层 tile 行带并行推理
- ONNX Runtime：支持导入任意
.onnx超分模型，自动探测输入尺寸/倍率/残差语义/归一化域
- 超大图支持（核心特性）
- 推理分块（tile）+ 重叠消除接缝
- 流式编码直写磁盘，输出不驻留整图内存：
格式 实现 JPEG 纯 Kotlin baseline 编码器（4:4:4，IJG 质量缩放） PNG 纯 Kotlin zlib + 手写 chunk 编码器 JXL (JPEG XL) JNI 复用 libjxl（dlopen），chunked frame 官方流式 API WebP / HEIC / HEIF / AVIF 无流式入口，自动降级 JPEG
- 批量队列：多图排队、前台服务、通知进度、失败重试
- 输出：系统相册 / SAF 自选目录；质量条全格式映射
- Android 9.0+（API 26）
- arm64-v8a
# ONNX / Compose 等依赖自动解析
./gradlew :app:assembleDebug
# NCNN 需预编译库（见 app/CMakeLists.txt 头部说明）：
# 解压 ncnn-<version>-android-vulkan 到 <repo 上级>/build_tmp/产物：app/build/outputs/apk/debug/app-debug.apk
设置 → 引擎管理 → 导入 .onnx。引擎会自动探测：
- 尺寸公式：双尺寸差分推理得
scale与K（out = in*scale - K） - 残差 vs 完整图像：灰阶对照实验判定输出语义
- 归一化域：0..1 / 0..255 对照实验
- 固定输入尺寸模型：按模型输入尺寸切块 + REPLICATE pad + 输出裁剪
兼容 Real-ESRGAN、Real-CUGAN、animevideo 等常见导出格式。
app/src/main/java/io/reascale/app/
├── core/
│ ├── engine/ # NcnnEngine / OnnxEngine / UpscaleEngine 接口
│ ├── encode/ # JxlStreamWriter(JNI) + QualityMapper
│ ├── imageio/ # StreamingPngWriter / StreamingJpegWriter / RegionDecoder
│ ├── processing/ # ImageProcessor（三路径决策 + 行带并行 + 流式输出）
│ └── MemoryBudget # 设备内存预算 → tile 尺寸
├── queue/ # 队列调度（QueueRunner / QueueManager）
├── ui/ # Compose 界面（Home / Queue / Engines / Settings）
└── debug/LogBus # 环形日志（文件 + logcat 双写）
app/src/main/cpp/
├── reascale_ncnn.cpp # NCNN JNI：tile 并行 + 语义探测
└── jxl_stream_writer.cpp # libjxl 流式编码 JNI（dlopen 复用 libjxl.so）
- tile 行带内多线程并行推理（std::thread / 协程），行带间串行保序
- 过订阅防护：外部并行度 × 引擎内部线程数 ≈ CPU 核数
- 流式编码背压：行池按编码进度回收（峰值 = 窗口行数 × 行宽）
- 大输出不落整图：>200MB bitmap 场景全部走流式路径
- TTA 模式暂不支持 ONNX 引擎
- 超大图 HEIC/HEIF/AVIF 自动降级 JPEG（硬件编码器有分辨率上限）
- ONNX 固定尺寸模型的边缘 tile 使用重叠平均，极高频纹理可能有轻微差异
本项目内置/依赖以下开源组件，感谢原作者：
| 组件 | 用途 | 许可 |
|---|---|---|
| ncnn | 推理框架 | MIT |
| Real-CUGAN | 内置超分模型（models-se/pro/cunet，NCNN 转换版） | MIT |
| waifu2x / waifu2x-ncnn-vulkan | 内置 upconv_7 系列模型（NCNN 转换版） | MIT |
| onnxruntime | ONNX 推理引擎 | MIT |
| libjxl（经 jxl-coder 集成） | JPEG XL 编解码 | BSD-3-Clause |
| avif-coder（libavif + libaom） | AVIF 编码 | 见上游 |
| Compose / AndroidX | UI 框架 | Apache-2.0 |
用户导入的第三方 ONNX 模型版权归各自作者所有，使用时请遵循对应模型的许可条款。
本项目代码以 MIT License 发布。
内置模型权重分别来自 Real-CUGAN 与 waifu2x（均为 MIT 许可），随应用分发时保留其原始版权声明。