Hugging Face（MaybeShewill-CV/mortred_model_server）是 ONNX 交换格式仓库，
不是可移植 engine 仓库。每个产品 id 的源、IO 合同、许可证在
conf/onnx_sources.json；字节与 sha256 在
conf/weights_manifest.json。
本页是导出 / 收养规则和缺口清单。拉取与部署见 deployment.zh-cn.md §9。 不支持边界：unsupported-boundaries.zh-cn.md。
{stem}.static_bs1.onnx（batch=1）和 {stem}.dyn.onnx（dim0 为符号
batch）。空间维按产品图：该冻 H/W 就冻，C++ 走动态则保留 height/width。{stem}.onnx 保留（产品 toml、trt_engines.json、已上 HF 的名字）。.mnn / .model / .engine 反推 ONNX。conf/model/**/*.toml 保持 type=mnn 或 type=tensorrt，例外：
type=onnx，12 头解码）conf/ci/*_onnx_hosted.toml 只给 CI 证 ORT CPU，不要把 conf/server 指过去。*.static_bs1.onnx 是 fetch_weights.py --kind onnx 的集合（conf/weights_manifest.json 里 kind=onnx）。.engine 不是这条下载。这些文件还没传到 MaybeShewill-CV/mortred_model_server 时，on_hf 保持 false。在仓库根目录。优先官方 checkpoint / 官方 ONNX，再 write_pair_from_static。
| 用途 | 脚本 |
|---|---|
| 已有静态图写成 dual 对（只改 batch 维） | scripts/export_onnx/adopt_official_onnx.py |
同上，并把 dyn 里 Reshape [1,-1,…] 改成 [0,-1,…] |
scripts/export_onnx/adopt_legacy_pairs.py（deep: True） |
| 先冻 rank-4 H/W 再成对 | scripts/export_onnx/freeze_spatial.py |
| 打印 IO | scripts/export_onnx/dump_io.py |
回写 conf/onnx_sources.json |
scripts/export_onnx/update_onnx_sources_p2.py |
按 static_bs1 重写 CI overlay |
scripts/export_onnx/write_ci_overlays.py |
| 公共函数 | scripts/export_onnx/common.py（write_pair_from_static、set_batch_dim、apply_reshape_batch_passthrough） |
分族导出脚本：export_classification.py、export_bisenetv2.py、
export_attentive_gan.py、export_enlighten.py、export_ppmatting.py、
export_pphuman.py、export_realesrgan.py、export_superpoint.py、
export_dinov2_timm.py、export_clip.py；YOLO / NanoDet / DBNet 的收养路径写在
onnx_sources.json 的 onnx_source.script。
LibFace（ORT + 与 C++ 相同的 YuNet 解码）：
python3 scripts/verify_libface_yunet.py
对照 conf/onnx_sources.json 与 weights/。
50 张图：48 张磁盘上已有 dual 对（36 local + 12 hosted）；2 张 blocked；0 张 missing。
已有 dual 的 HTTP 产品图：分类（MobileNetV2 / ResNet / DenseNet / DINOv2）、 YOLO v5/v6/v7/v8s、NanoDet、LibFace YuNet、CenterFace、DBNet、BiSeNetV2、 PP-HumanSeg v2-mobile、HRNet、MODNet、PP-Matting 512、EnlightenGAN、AttentiveGAN、 Real-ESRGAN、SuperPoint、Depth Anything、Metric3D、SAM AMG（MobileSAM encoder + sm86 decoder）、 diffusion UNet / KL decoder。
Bench / 旁路 dual（不是 HTTP 产品行）：LightGlue extractor/matcher、OpenAI CLIP visual/textual、MSOCRNET fp16、FastSAM s/x、nano_sam、vit_l decoder、 YOLOv8 n/l/x、YOLOv7x、PP-HumanSeg lite/server、PP-Matting 1024 / resnet34 / v2。
| 图 | 状态 | 原因 |
|---|---|---|
| SAM_PREDICTOR vit_l encoder | blocked | decoder 已有 dual ONNX。encoder 是 sam_vit_l_encoder.mnn（约 1.2 GB），没有收养官方 encoder ONNX。不要从 MNN 反推。 |
| RTDETR | blocked | 脚手架（MODEL_NOT_IMPLEMENTED），不在 HTTP catalog。注册之前跳过。 |
没有剩下的 onnx_status=missing。原先 LibFace loc/conf 阻塞已关掉：C++ 读 YuNet
cls_* / obj_* / bbox_* / kps_*；交换格式是
face_detection_yunet_2026may.{static_bs1,dyn}.onnx（原始 2026may 保留）。
ch_ppocr_server_v2.0_det_infer 冻 544×960，backbone 未必等于 db_model_large.mnn。bpe_simple_vocab_16e6.txt）不是 ONNX。weights/llm/embedding/ 不在这份 CV catalog 里。{stem}.static_bs1.onnx 和 {stem}.dyn.onnx 都在，且 IO 名字/形状对上 onnx_sources.json 的 contract 和 C++。type 改成 onnx，除非运行时权重已经换成这张图、并且检测器已按该图改过（文档里的例子是 LibFace）。update_onnx_sources_p2.py（或 legacy stamper）盖 onnx_source。conf/ci/*_onnx_hosted.toml。