Inpaint-web（lxfater/inpaint-web，基于 WebGPU/WASM 的浏览器端图片修复工具）的 C# / Avalonia 桌面版重写。纯本地运行：模型推理、图像处理、UI 全部是 C#，无 JavaScript、无服务器，图片数据不出本机。
功能：
- 图片修复（Inpaint）：用画笔涂抹想要移除的内容，MI-GAN 根据周围像素自动填补。
- 高清化（Super-Resolution ×4）：Real-ESRGAN 分块放大，带接缝抑制。
- 打开 / 拖放图片、保存 PNG、撤销历史（最多 25 步）、回到原图。
需要 .NET 10 SDK。
dotnet build Inpaint.slnx
dotnet run --project src/Inpaint.App| 项目 | 职责 |
|---|---|
src/Inpaint.Core |
图像布局转换（Bgra8888 ↔ RGB CHW、mask 二值化），零依赖 |
src/Inpaint.Inference |
ONNX Runtime 推理：模型下载与本地缓存、MI-GAN 修复、Real-ESRGAN 分块超分 |
src/Inpaint.App |
Avalonia UI：画笔编辑控件、历史管理、进度与状态 |
与网页版使用相同的 ONNX 模型（migan_pipeline_v2.onnx、realesrgan-x4.onnx）。首次使用对应功能时自动从 HuggingFace 下载（失败时切换备用源），缓存到应用数据目录：
- macOS:
~/Library/Application Support/Inpaint/models/ - Windows:
%APPDATA%\Inpaint\models\ - Linux:
~/.local/share/Inpaint/models/
网络受限时可手动下载模型放入上述目录。HuggingFace 直连不通时可用环境变量代理（https_proxy 等），或从 hf-mirror.com 下载后手动放置。
- 模型输入：
image [1,3,H,W] uint8（RGB）+mask [1,1,H,W] uint8；mask 中 0 = 待修复区域，255 = 保留（与网页版 markProcess 语义一致，已经实验验证）。 - 超分分块：64×64 tile，四周外扩 6px 重叠、越界钳制到边缘像素，核心区 52×52，输出 4 倍。
默认使用 CPU EP（快且可预期）。可选优化：
- macOS：设置环境变量
INPAINT_EP=coreml启用 CoreML EP（注意：每次启动会话需重新编译模型，有数十秒一次性开销）。 - Windows：引用
Microsoft.ML.OnnxRuntime.DirectML并在OrtConfig.MakeSessionOptions中追加 DML EP。