tools/thumbnail-editor/vendor/ — サムネエディタPro「被写体を切り抜き（AI）」用の同梱物

1) onnxruntime-web 1.18.0 (ort.min.js / ort-wasm-simd.wasm / ort-wasm.wasm)
   - https://github.com/microsoft/onnxruntime
   - License: MIT（原文: LICENSE-onnxruntime.txt）
   - ブラウザ内でONNXモデルを実行するランタイム（WASM・シングルスレッド動作）。

2) u2netp.onnx（U^2-Net small・被写体セグメンテーションモデル）
   - モデル: U^2-Net (Qin et al.) https://github.com/xuebinqin/U-2-Net
     License: Apache-2.0（原文: LICENSE-u2net.txt。改変なし・ONNX形式への変換物）
   - ONNX変換配布物: https://github.com/danielgatis/rembg の releases より取得
     License: MIT（原文: LICENSE-rembg.txt）
   - 約4.6MB・入力320x320。推論はすべて利用者のブラウザ内で行い、画像を外部送信しない。

メモ:
- マルチスレッドWASM（ort-wasm-simd-threaded）は COOP/COEP ヘッダが必要なため使用しない
  （ort.env.wasm.numThreads = 1 で運用）。
- モデルを差し替える場合は youtube-thumbnail-editor.js の SBJ_MODEL / SBJ_INPUT /
  SBJ_MODEL_MB と、sbjInferMask() の正規化（モデルごとに異なる）を合わせること。
  高精度化するなら ISNet/DIS general（約170MB・入力1024・(x-0.5)/1.0 正規化・Apache-2.0、
  rembg releases の isnet-general-use.onnx）が実績あり。