feat: 完善视频传播、标注编辑和拆帧闭环

- 接入 SAM2 视频传播能力：新增 /api/ai/propagate，支持用当前帧 mask/polygon/bbox 作为 seed，通过 SAM2 video predictor 向前、向后或双向传播，并可保存为真实 annotation。
- 接入 SAM3 video tracker：通过独立 Python 3.12 external worker 调用 SAM3 video predictor/tracker，使用本地 checkpoint 与 bbox seed 执行视频级跟踪，并在模型状态中标记 video_track 能力。
- 完善 SAM 模型分发：sam_registry 按 model_id 明确区分 sam2 propagation 与 sam3 video_track，避免两个模型链路混用。
- 打通前端“传播片段”：VideoWorkspace 使用当前选中 mask 和当前 AI 模型调用后端传播接口，传播结果回写并刷新工作区已保存标注。
- 增强 SAM3 本地 checkpoint 配置：新增 sam3_checkpoint_path 配置和 .env.example 示例，状态检查改为基于本地 checkpoint/独立环境/模型包可用性。
- 完善视频拆帧参数：/api/media/parse 支持 parse_fps、max_frames、target_width，后端任务保存帧时间戳、源帧号和 frame_sequence 元数据。
- 增加运行时 schema 兼容处理：启动时为旧 frames 表补充 timestamp_ms 和 source_frame_number 列，避免旧库升级后缺字段。
- 强化 Canvas 标注编辑：补齐多边形闭合、点工具、顶点拖拽、边中点插入、Delete/Backspace 删除、区域合并和重叠去除等交互。
- 增强语义分类联动：选中 mask 后可通过右侧语义分类树更新标签、颜色和 class metadata，并同步到保存/导出链路。
- 增加关键帧时间轴体验：FrameTimeline 显示具体时间信息，并支持键盘左右方向键切换关键帧。
- 完善 AI 交互分割参数：前端保留正向点、反向点、框选和 interactive prompt 的调用状态，支持 SAM2 细化候选区域与 SAM3 bbox 入口。
- 扩展后端/前端 API 类型：新增 propagateMasks、传播请求/响应 schema，并补齐 annotation、导出、模型状态和任务接口的测试覆盖。
- 更新项目文档：同步 README、AGENTS、接口契约、需求冻结、设计冻结、前端元素审计、实施计划和测试计划，标明真实功能边界与剩余风险。
- 增加测试覆盖：补充 SAM2/SAM3 传播、SAM3 状态、媒体拆帧参数、Canvas 编辑、语义标签切换、时间轴、工作区传播和 API 合约测试。
- 加强仓库安全边界：将 sam3权重/ 加入 .gitignore，避免本地模型权重被误提交。

验证：npm run test:run；pytest backend/tests；npm run lint；npm run build；python -m py_compile；git diff --check。

doc/01-purpose-and-word-summary.md

@@ -38,14 +38,14 @@ Word 方案描述的理想系统包含：
 | 视频拆帧 | 已落地 | `backend/services/frame_parser.py`、`backend/routers/media.py` |
 | DICOM 批量导入 | 部分落地 | 上传和解析存在，项目级体验还需完善 |
 | WebSocket 进度 | 已落地 | 拆帧进度写入任务表后发布到 Redis `seg:progress`，FastAPI 广播到 `/ws/progress` |
-| SAM 推理 | 部分落地 | 后端已有 SAM 2 / SAM 3 选择和真实模型状态接口；SAM 3 通过独立 Python 3.12 环境桥接，状态会检查 Python/CUDA/包/HF gated 权重访问 |
+| SAM 推理 | 部分落地 | 后端已有 SAM 2 / SAM 3 选择和真实模型状态接口；SAM 2 已接 video predictor 片段传播；SAM 3 通过独立 Python 3.12 环境桥接，支持文本/框提示和 official video tracker 入口，状态会检查 Python/CUDA/包/本地 checkpoint |
 | 模板库 | 部分落地 | 分类、颜色、z-index 能存储和编辑；PNG mask 导出时会按 zIndex 做语义融合裁决，前端预览裁决尚未落地 |
 | 标注持久化 | 部分落地 | 后端有 `Annotation` 表，前端已接入新增、回显、分类更新、当前帧删除、手工绘制、GT mask 导入、seed point 编辑、polygon 顶点拖动/删除、边中点插点和多 polygon 子区域编辑；复杂洞结构编辑未落地 |
 | COCO / Mask 导出 | 已落地基础能力 | `backend/routers/export.py`；COCO JSON 和 PNG mask ZIP 前端按钮均已接入，ZIP 包含单标注 mask、语义融合 mask 和类别映射 |
 
 ## 当前代码尚未落地的目标
 
-- SAM 3：当前已提供 `sam3_engine.py` 外部环境桥接、`sam3_external_worker.py` 和 `setup_sam3_env.sh`；本机 `sam3` 环境已满足 Python 3.12、PyTorch 2.10/cu128、CUDA/GPU 和官方包导入。真实推理仍取决于 Hugging Face `facebook/sam3` gated 权重访问授权；官方没有 SAM 3 tiny/small 权重，当前可选最小真实 SAM 权重仍是 SAM 2 tiny。
+- SAM 3：当前已提供 `sam3_engine.py` 外部环境桥接、`sam3_external_worker.py` 和 `setup_sam3_env.sh`；本机 `sam3` 环境已满足 Python 3.12、PyTorch 2.10/cu128、CUDA/GPU、官方包导入和本地 `sam3权重/sam3.pt` checkpoint 状态检查。官方没有 SAM 3 tiny/small 权重，当前可选最小真实 SAM 权重仍是 SAM 2 tiny；video tracker 入口已接入，真实效果取决于本地 checkpoint 是否兼容 video model。
 - Celery 异步任务队列：已注册 Celery app 和拆帧 worker task，`/api/media/parse` 会创建任务表记录并入队。
 - GT mask 导入：当前已支持二值/多类别 mask 导入，后端会按非零像素值拆分区域，生成 polygon 标注和距离变换 seed point；骨架提取、HDBSCAN 和模板自动映射尚未实现。
 - Mask 到点区域的拓扑降维：当前完成 distance transform seed point 和前端 seed point 拖拽编辑；骨架提取、HDBSCAN 等增强尚未实现。
@@ -55,4 +55,4 @@ Word 方案描述的理想系统包含：
 
 ## 结论
 
-当前项目已经从 UI 原型推进到“可上传、可异步拆帧、可取消/重试任务、可查看失败详情、可实时查看任务进度、可浏览项目帧、可维护模板、可手工绘制、可逐点编辑 polygon、可边中点插点、可多 polygon 子区域编辑、可区域合并/去除、可点/框 AI 推理、可对点/框 prompt 做裁剪推理和背景过滤、可导入多类别 GT mask、可编辑 seed point、可保存标注、可导出 COCO/语义 mask ZIP、可查看 Dashboard 后端概览”的全栈雏形。下一阶段最重要的是继续补齐 Hugging Face SAM 3 权重授权后的真实语义文本分割 smoke test、复杂洞结构编辑和 GT mask 骨架/聚类增强。
+当前项目已经从 UI 原型推进到“可上传、可异步拆帧、可取消/重试任务、可查看失败详情、可实时查看任务进度、可浏览项目帧、可维护模板、可手工绘制、可逐点编辑 polygon、可边中点插点、可多 polygon 子区域编辑、可区域合并/去除、可点/框 AI 推理、可对点/框 prompt 做裁剪推理和背景过滤、可用 SAM 2 / SAM 3 进行视频片段传播、可导入多类别 GT mask、可编辑 seed point、可保存标注、可导出 COCO/语义 mask ZIP、可查看 Dashboard 后端概览”的全栈雏形。下一阶段最重要的是继续补齐 SAM 3 真实视频 tracker smoke test、复杂洞结构编辑和 GT mask 骨架/聚类增强。