feat(photo-ai): официальный CodeFormer вендорен, веса на этапе сборки

CodeFormer был написан по API сторонней обёртки с PyPI (rohitkhatri):
CodeFormer(..., device=..., fp16=False) и net.device официальный класс
не принимает — вызов падал бы с TypeError. В photo-ai/vendor/codeformer
вендорен официальный sczhou/CodeFormer (codeformer_arch.py +
vqgan_arch.py, b33cc7d, лицензия S-Lab 1.0), устройство передаётся
через net.to(device), чекпоинт читается из params_ema.

Веса больше не качаются лениво при первом запросе: fetch-weights.py на
сборке образа кладёт их в /opt/photo-ai-seed (build-arg
PHOTO_AI_PREFETCH, дефолт codeformer), при старте seed_weights()
переносит их в том photo-ai-models:/models/weights. Том переживает
пересборку образа, BuildKit-кэш не даёт качать повторно, недоступная
сеть на сборке не роняет образ.

.env.example

@@ -69,8 +69,12 @@ PHOTO_AI_DEVICE=auto
 # На GPU с 4 ГБ VRAM держите 256: при нехватке сервис сам пройдёт лестницу тайлов и уйдёт на CPU.
 PHOTO_AI_TILE=256
 # Модель восстановления лиц: gfpgan (по умолчанию) или codeformer.
-# codeformer доступен только если модуль вендорен в photo-ai/vendor.
+# Официальный модуль codeformer вендорен в photo-ai/vendor, доступен сразу.
 PHOTO_AI_FACE_MODEL=gfpgan
+# Какие веса photo-ai скачивает на этапе сборки образа (build-arg, не переменная контейнера):
+# codeformer (по умолчанию) | face (codeformer + gfpgan) | all | none.
+# Веса попадают в слой образа, при старте переносятся в том photo-ai-models и живут там.
+PHOTO_AI_PREFETCH=codeformer
 # Предзагрузка всех моделей при старте (1) или ленивая загрузка по требованию (0).
 PHOTO_AI_LOAD_ALL=0
 # Качество JPEG результата (70..100).